基于张量局部和全局信息的人脸识别算法

• 作者: 孙蕾 温浩
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 降维 流形学习 张量 子空间
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 429-435
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2010.03.008

摘要

现有的基于张量子空间的流形学习算法能够很好地利用图像的空间几何结构,但对流形的局部和全局信忠利用得不够充分,为此提出了一种新的张量子空间学习算法:基于局部和全局信息的张量子空间投影.新算法充分利用人脸图像数据的局部流形结构(即类内非线性流形结构)和人脸图像数据的全局信息,使数据在投影空间中的类间分离度最大,通过迭代和投影得到最优张量子空间.在标准人脸数据库上的实验表明,新算法识别率高于张量线性判别分析(TLDA)、张量临界Fisher分析(TMFA)、张量局部判别投影(TLDP)、张量子空间(TSA)算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙蕾	西安电子科技大学经济管理学院	9	115	6.0	9.0
2	温浩	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	10	254	9.0	10.0