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摘要:
邻域保持嵌入(Neighborhood Preserving Embedding,NPE),作为局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)的线性化版本,由于在映射前后保持了数据的局部几何结构并得到了原始数据的子空间描述,在模式识别领域具有较强的应用价值.但作为非监督处理算法,在具体的模式分类中有一定局限性,提出一种NPE的改进算法——半监督判别邻域嵌入(SSDNE)算法,引入标记后样本点的类别信息,并在正则项中引入样本的流形结构,最大化标记样本点的类间信息和类内信息.既增加了算法的辨别能力又减少了监督算法中对样本点进行全标记的工作量.在ORL和YaleB人脸库上的实验结果表明,改进的算法较PCA、LDA、LPP以及原保持近邻判别嵌入算法的识别性能有了较明显的改善.
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文献信息
篇名 一种半监督判别邻域嵌入算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 邻域保持嵌入 线性辨别分析 流形 半监督判别邻域嵌入 人脸识别
年,卷(期) 2011,(19) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 173-175,181
页数 分类号 TP391.4
字数 4429字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.19.048
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 刘志宇 牡丹江师范学院计算机科学与技术系 14 65 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
邻域保持嵌入
线性辨别分析
流形
半监督判别邻域嵌入
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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