基于局部均值的边界鉴别分析方法

• 作者: 俞振洲 张国庆 王正群 王颖静 陈广花
• 来源期刊: 扬州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 流形学习 近邻均值 边界鉴别 人脸识别
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 61-64
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2552字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于局部均值的监督降维算法.找出与每一个样本点同类最远的k1个近邻的均值和异类最近的k2个近邻的均值,构造反映类内散布和类间散布的矩阵,由特征值分解确定特征提取变换.该方法使不同类别样本点之间的边界在投影子空间尽可能扩大,保留了数据的邻域结构,具有较强的模式可分离性.通过在ORL和YALE两个标准人脸数据库上与其他降维算法的对比识别实验,证实了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正群	扬州大学信息工程学院	59	362	10.0	16.0
2	陈广花	扬州大学信息工程学院	4	9	1.0	3.0
3	王颖静	扬州大学信息工程学院	5	1	1.0	1.0
4	张国庆	扬州大学信息工程学院	5	13	1.0	3.0
5	俞振洲	扬州大学信息工程学院	5	2	1.0	1.0