最大类间相斥的局部鉴别投影

• 作者: 华继钊 施成建 李文洋
• 来源期刊: 信息安全与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部鉴别投影 线性判别分析 流形学习 人脸识别
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 理论探讨
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5147字
• 语种: 中文

摘要

局部保持投影(LPP)算法，作为LapIacian特征映射的线性扩展表示，解决了非线性算法难以获得新样本低维投影的缺点。但是，由于它是一种没有标签信息的无监督方法，不能利用已知的类别信息提高分类率。为此，引入类别信息重新定义权值矩阵，提出带有局部类别信息的局部鉴别投影，使相邻近的同类样本尽量紧凑，相邻近的异类样本尽量分开。同时，针对局部鉴别投影不能充分利用全局类别信息的缺陷，提出最大类间相斥的局部鉴别投影(MRLDP)，通过最大程度地扩大异类间均值中心距离，带动异类间样本分散分布，最终得到既保持内在流形信息又使异类距离最大化的投影矩阵，并将此算法用于人脸识别。该方法在ORL人脸库和YaIe人脸库上进行了验证，取得了较好的人脸识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华继钊	扬州大学信息工程学院	16	147	7.0	11.0
2	李文洋	扬州大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0
3	施成建	扬州大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0