基于测地距离逼近的降维算法

• 作者: 张如艳 王士同 高恩芝
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 流形学习 张量 线性判别分析法(LDA) 维数约简
• 年，卷（期）: 2011,（33）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 172-175,197
• 分类号: TP391
• 字数: 5867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.33.051

摘要

TRIMAP算法可以较好地解决一个“将处于某一不明确的黎曼流形上的高维张量数据投影到一低维子空间,而不改变原流形中任一对数据点的测地距离,同时保留识别能力”的问题.但发现了TRIMAP算法中对于图上距离定义的不足,并对其做出了新的定义,重新定义了图上距离的TRIMAP算法,不仅汲取了原算法的优点,并考虑到了不同类之间的大小及各类的疏密程度对属于不同类的样本点之间的距离的影响,可以更有效地识别出待识别样本的类别,提高识别率.经初步的实验验证,在ORL人脸图像的分类问题中获得了比原TRIMAP算法更好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	张如艳	江南大学物联网工程学院	4	12	2.0	3.0
3	高恩芝	江南大学物联网工程学院	3	10	2.0	3.0