基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

• 作者: 张彩霞 白艳萍 胡红萍
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 子空间聚类 稀疏子空间聚类 谱聚类算法 人脸识别
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3056字
• 语种: 中文

摘要

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类.这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果.通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类.应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白艳萍	中北大学理学院	124	639	13.0	19.0
2	胡红萍	中北大学理学院	79	243	9.0	12.0
3	张彩霞	中北大学理学院	5	9	2.0	3.0