RSOTP子空间学习方法

• 作者: 刘昌平 曾昭雄 黄磊
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 张量投影 子空间学习 人脸识别
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 2539-2544
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4794字
• 语种: 中文

摘要

为增强张量子空间学习的稳定性、可重现性,及其分类能力,提出了一种鲁棒的子空间学习方法--RSOTP.该方法以MFA为鉴别准则,采用稳定的初始化向量和交替形式的正交来去除了权重因子,从而使整个学 习过程不仅具有鲁棒性、可重现性,而且具有较强的分类能力,该方法在大小型人脸数据库上进行的实验均取得了较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄磊	中国科学院自动化研究所	72	1531	18.0	38.0
2	刘昌平	中国科学院自动化研究所	35	510	13.0	20.0
3	曾昭雄	中国科学院自动化研究所	1	0	0.0	0.0