基于邻域参数动态变化的局部线性嵌入人脸识别

• 作者: 厍向阳 蔡院强 赵元元
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 流形学习 局部线性嵌入 最小生成树 单链聚类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3870-3872,3884
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.090

摘要

为了增强局部线性嵌入(LLE)算法对人脸识别中特征的分类性能,将最小生成树算法思想引入,提出一种邻域参数动态变化的新的局部线性嵌入算法.该算法采用单链聚类算法以及对其进一步优化自动确定数据点邻域,改善了一般局部线性嵌入算法固定邻域的不足,及其处理现实中大量非均匀源数据集失效问题的缺点.将改进后的算法结合支持向量机(SVM)分类器进行人脸识别,在ORL和YALE人脸数据库的平均识别率得到较高提升.仿真实验结果验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	厍向阳	西安科技大学计算机科学与技术学院	38	277	10.0	14.0
2	赵元元	西安科技大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0
3	蔡院强	西安科技大学计算机科学与技术学院	2	15	2.0	2.0