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摘要:
Previous works have demonstrated that Laplacian embedding can well preserve the local intrinsic structure. However, it ignores the diversity and may impair the local topology of data. In this paper, we build an objective function to learn the local intrinsic structure that characterizes both the local similarity and diversity of data, and then combine it with global structure to build a scatter difference criterion. Experimental results in face recognition show the effectiveness of our proposed approach.
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篇名 Laplacian Maximum Margin Criterion for Image Recognition
来源期刊 电脑和通信(英文) 学科 数学
关键词 LAPLACIAN EMBEDDING Local INTRINSIC STRUCTURE Global STRUCTURE FACE RECOGNITION
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 58-63
页数 6页 分类号 O1
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电脑和通信(英文)
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2327-5219
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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