半监督的稀疏保持二维边界Fisher分析降维算法

• 作者: 周中侠 李峰 王正群 薛巍
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏保持 二维边界fisher分析 半监督降维 人脸识别
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 923-931
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7006字
• 语种: 中文

摘要

针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后通过稀疏保持对特征间的稀疏重构性加以约束,所获得的稀疏重构权重保持了局部几何结构,而且也包含了自然鉴别信息.在YALE,ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有很好的分类和识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正群	扬州大学信息工程学院	59	362	10.0	16.0
2	李峰	扬州大学信息工程学院	19	120	7.0	10.0
3	薛巍	扬州大学信息工程学院	4	15	3.0	3.0
4	周中侠	扬州大学信息工程学院	6	16	3.0	4.0