多流形判别分析在人脸识别中的研究

• 作者: 万康康 周煜坤 马龙
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 局部保持投影 Fisher准则 多流形判别分析
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 189-191,196
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.10.045

摘要

局部保持投影LPP（Locality Preserving Projection）是一种有效的非线性降维方法，能够使投影降维后的数据与原输入空间中的相似局部结构保持一致，但是该方法没有充分利用类间样本点的权重等重要信息。为了解决这个问题，提出基于Fisher准则的多流形判别分析FMMDA（Fisher Multi-Manifold Discriminant Analysis）方法。结合Fisher准则训练样本类内拉普拉斯图和样本均值类间拉普拉斯图，既保持了原样本的相似局部结构，又充分地利用了不同类别之间的权重。在ORL及Yale人脸库上验证了该方法的有效性。与其他几种最先进的方法相比，FMMDA方法取得了更好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万康康	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	7	2.0	2.0
2	马龙	南京理工大学计算机科学与工程学院	5	14	3.0	3.0
3	周煜坤	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	22	3.0	3.0