自适应全局-局部集成判别分析

• 作者: 魏莱
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 人脸识别 维数约简 全局结构 局部结构
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 517-525
• 页数: 9页
• 字数: 5938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2014.04.016

摘要

将数据集进行合理的维数约简,对于提高一些机器学习算法的效率起着至关重要的影响.本文提出了一种自适应全局-局部集成判别分析算法(Adaptive integrated global and local discriminant analysis,AIGLD).AILGD利用数据集的全局判别结构和局部判别结构,将线性判别算法(Linear Discriminant Analysis,LDA)与提出的局部判别算法自适应的相结合.在 UCI数据库及标准人脸数据库上的识别实验证明,相比于现有算法,AIGLD具有更高的识别准确率及更强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏莱	上海海事大学计算机科学系	9	101	4.0	9.0