有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别

• 作者: 许凯强 龚劬
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 局部保持投影 无参数近邻图 核方法
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 301-304,309
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4718字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.9.060

摘要

针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locali-ty Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程.该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题.在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚劬	重庆大学数学与统计学院	60	392	12.0	16.0
2	许凯强	重庆大学数学与统计学院	1	4	1.0	1.0