一种基于核的半监督局部线性嵌入方法

• 作者: 周大可 张长帅 杨欣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 流形学习 半监督学习 局部线性嵌入 人脸识别 字符识别
• 年，卷（期）: 2011,（20）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 157-159
• 分类号: N945
• 字数: 2083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.20.054

摘要

在局部线性嵌入算法中,标签价值没有得到充分体现.针对该问题,提出一种基于核的半监督局部线性嵌入方法.考虑到欧氏距离容易破坏流形结构,将原始数据映射到高维核空间,利用高维空间中的核距离代替欧氏距离,采用半监督标签信息调整距离矩阵,通过调整后的距离矩阵对数据结构进行线性重建,从而提高算法的降维性能.在标准数据集、人脸库、字符库等数据上进行实验,结果表明,与传统局部线性嵌入算法相比,该方法的辨识率提高了2％

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周大可	南京航空航天大学自动化学院	53	273	10.0	13.0
2	杨欣	南京航空航天大学自动化学院	65	288	10.0	13.0
3	张长帅	南京航空航天大学自动化学院	2	7	2.0	2.0