原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为有效避免有监督局部保持投影算法在小样本情况下导致类内分离度矩阵奇异的问题,提出一种基于最大分离度差的有监督局部保持投影算法.提出类内分离度和类间分离度的概念,以类内分离度矩阵和类间分离度矩阵为基础构造基于差模式的鉴别准则,并将该算法推广到非线性情况下,提出基于最大分离度差的有监督核局部保持投影算法.Yale、ORL和CAS-PEAL-R1-POSE人脸库上的实验结果表明所提方法是有效的.
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文献信息
篇名 基于最大分离度差的有监督核局部保持投影
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 有监督局部保持投影 最大分离度差 小样本问题 人脸识别
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2228-2232
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.07.075
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王科俊 哈尔滨工程大学自动化学院 188 3114 29.0 47.0
2 张元元 山东省科学院情报研究所 9 32 4.0 5.0
3 姜树明 山东省科学院情报研究所 24 98 5.0 8.0
4 邹国锋 山东理工大学电气与电子工程学院 17 169 6.0 12.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
有监督局部保持投影
最大分离度差
小样本问题
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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