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摘要:
为了充分利用保局总体散布主元空间内的鉴别信息进行人脸识别,提出了一种完备鉴别保局投影(complete discriminant locality preserving projections,简称CDLPP)人脸识别算法.鉴于Fisher鉴别分析和保局投影已经被广泛的应用于人脸识别,完备鉴别保局投影(locality preserving projections,简称LPP)算法将这两者结合起来,分析了保局类内散布、类间散布和总体散布的主元空间和零空间内包含的鉴别信息.该算法采用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),去除了不含任何鉴别信息的保局总体散布的零空间;分别在保局类内散布的主元空间和零空间提取规则鉴别特征和不规则鉴别特征;用串联的方式在特征层融合规则鉴别特征和不规则鉴别特征形成完备的鉴别特征进行人脸识别.在ORL库、FERET子库和PIE子库上的大量识别实验充分表明了完备鉴别保局投影算法的性能优于线性鉴别分析、保局投影和鉴别保局投影等现有的子空间人脸识别算法,验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 完备鉴别保局投影人脸识别算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 保局投影 完备鉴别保局投影 奇异值分解 子空间方法 人脸识别
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1277-1286
页数 分类号 TP391
字数 7196字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2010.03482
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龚卫国 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 74 990 19.0 27.0
2 李伟红 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 41 585 16.0 23.0
3 杨利平 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 24 311 10.0 17.0
4 辜小花 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 10 187 7.0 10.0
5 杜兴 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 3 89 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
保局投影
完备鉴别保局投影
奇异值分解
子空间方法
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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226394
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