非一致相似测度的图表示多观测样本分类算法

• 作者: 胡正平 荆楠 赵艳霜
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 非一致相似测度 图表示 格拉斯曼流形 最近邻分类器 多观测样本分类
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 1587-1594
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.11.014

摘要

多观测样本分类问题中,样本表示成流形上的点,针对如何利用多观测样本的流形结构提高其分类性能的问题,提出非一致相似测度的Graph表示多观测样本分类算法.首先综合数据的全局与局部结构特性,构造一个非一致相似测度,非一致相似测度主要考虑类内和类间差别,能有效地体现数据实际聚类的分布特性；其次构造非一致相似测度Graph,进而得到样本之间的相似度矩阵,然后通过一个格拉斯曼联合核把最佳投影的计算转化成寻找瑞利熵的最大特征向量问题,进而得到投影矩阵.最后将本征流形上的点投影到另一个流形上,使用最近邻分类器完成分类.在ETH-80物体识别数据库、CMU-PIE人脸数据库和BANCA数据库上进行对比实验,实验结果表明该方法优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡正平	燕山大学信息科学与工程学院	160	1215	17.0	28.0
5	赵艳霜	燕山大学信息科学与工程学院	2	4	1.0	2.0
6	荆楠	燕山大学信息科学与工程学院	9	70	3.0	8.0