基于核邻域保持判别嵌入的人脸识别

• 作者: 张大尉 朱善安
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 核邻域保持判别嵌入(KNPDE) 非线性降维 核技巧 类内邻接矩阵 类间相似度矩阵
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 1842-1847
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2011.10.024

摘要

为了提取高维人脸图像中的非线性特征,提出一种新的非线性降维方法:核邻域保持判别嵌入算法(KNP-DE).为了表示特征空间中类间邻域结构和不同类样本间的相似度,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.通过使用核技巧,KNPDE将邻域保持嵌入(NPE)和Fisher判别准则相结合,在保持特征空间中类内邻域结构的同时充分利用类间判别信息,从而具有更强的分类能力.在Yale和UMIST人脸库上的试验结果进一步表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱善安		261	3211	28.0	44.0
2	张大尉		2	4	1.0	2.0