有监督图优化保局投影

• 作者: 杨利平 辜小花 龚卫国
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图优化 有监督学习 保局投影 特征提取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 672-680
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20111903.0672

摘要

研究了保局投影中近邻图的构造及更新问题,提出了一种有监督图优化保局投影(SGoLPP)特征提取方法,并应用于人脸识别.不同于传统的保局投影(LPP)算法预先设定权值矩阵并通过一次优化求解投影矩阵,SGoLPP将权值矩阵作为学习项引入到目标函数,通过交替迭代更新逐步获得最优权值矩阵和最优投影矩阵.同时,通过引入类别信息,始终对同类样本点对的权值进行更新,有效地抑制了异类样本的干扰.在UCI模拟数据集上,SGoLPP在较少的迭代次数下获得了更好的聚类和分类效果.在Yale,UMIST和CMU PIE人脸库上,SGoLPP的平均识别率比LPP、有监督保局投影(SLPP)和图优化保局投影(GoLPP)分别高出26.6%、4.8%和8.8%.实验显示本文提出的SGoLPP算法在样本可分性与鲁棒性方面具有优势,可有效地提取人脸特征.

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	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
3	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