一种有监督的线性降维人脸识别算法

• 作者: 付芳梅 张海新 贾炯 郑忠龙 郭丽
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 降维 流形学习 判别投影 有监督学习 保局投影 线性判别分析
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 169-173
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.038

摘要

保局投影(LPP)忽略了数据的类别标记信息且鲁棒性较差，为此，提出一种线性判别投影(LDP)算法。引入类间权重矩阵和类内权重矩阵，使各流形间的分离性最大，局部子流形的内在紧致性最小，同时通过一种鲁棒的类内处理方式使算法对 outlier数据具有鲁棒性。在ORL、AR和Extended Yale B人脸数据集上进行实验，结果表明，与PCA、LDA、LPP、LSDA和LPDP算法相比，该算法的最佳平均识别率较高，分别可达95.3%、93.64%和96.28%，证明了算法的有效性和可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭丽	浙江师范大学数理与信息工程学院	3	5	1.0	2.0
2	贾炯	浙江师范大学数理与信息工程学院	3	5	1.0	2.0
3	张海新	浙江师范大学数理与信息工程学院	3	10	2.0	3.0
4	付芳梅	浙江师范大学数理与信息工程学院	2	5	1.0	2.0