局部平衡的判别近邻嵌入算法

• 作者: 丁春涛 张莉 王邦军
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 判别近邻嵌入(DNE) 邻接图 局部结构 人脸识别
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 877-885
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 6091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1403054

摘要

判别近邻嵌入算法（discriminant neighborhood embedding，DNE）通过构造邻接图，使得在投影子空间中能够保持原始数据的局部结构，能有效地发现最佳判别方向。但是它有两方面的不足：一方面不能标识样本点的近邻样本点位置信息，从而不能更好地保持邻域结构；另一方面当数据不均衡时，不能实现子空间中类内聚合或者类间分离的目的，这不利于分类。为此提出了一种新的有监督子空间学习算法--局部平衡的判别近邻嵌入算法（locality-balanced DNE，LBDNE）。在构建邻接图时，局部平衡的判别近邻嵌入算法分别建立同类邻接图和异类邻接图，并通过引入一个控制参数，有效地平衡了类内与类间的关系。该算法与其他经典算法相比，在人脸识别问题上具有较高的识别率，充分说明了局部平衡的判别近邻嵌入算法能够有效地处理识别问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张莉	苏州大学计算机科学与技术学院	92	532	11.0	19.0
5	王邦军	苏州大学计算机科学与技术学院	9	26	3.0	5.0
9	丁春涛	苏州大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0