作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
虽然子模式局部保持映射算法(Sub-pattern Locality Preserving Projections,SpLPP)对外部因素如光照、表情等变化具有较好的鲁棒性,但是流形的LPP在人脸识别过程中常常碰到奇异值问题,所以提出了一种利用奇异值分解的SpLPP方法,以此解决奇异值问题.该算法的关键点是将样本数据映射到一个非奇异正交矩阵中,然后再根据SpLPP求出新样本空间的低维投影子空间.在标准人脸数据库(ORL、YALE)上进行验证,实验结果表明改进的子模式局部保持映射算法在人脸识别中的有效性.
推荐文章
子模式局部保持映射人脸识别
人脸识别
子模式
局部保持映射
流形学习
子模式局部保持映射人脸识别
人脸识别
子模式
局部保持映射
流形学习
子模式局部保持映射人脸识别算法
人脸识别
鲁棒性
局部保持投影
子模式
基于多元图结构子模式表示的模式识别方法
模式识别
多元图表示
图形基元
特征基元
子模式
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进的子模式局部保持映射人脸识别方法
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 子模式局部保持映射 奇异值分解 人脸识别
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 42-45
页数 4页 分类号 TP391
字数 3181字 语种 中文
DOI
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 任成娟 宝鸡文理学院计算机系 8 14 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
共引文献  (8)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
子模式局部保持映射
奇异值分解
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
论文1v1指导