基于双邻接图正交近邻保持投影的人脸识别算法

• 作者: 薛潇宇 马小虎
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 监督学习 人脸识别 流型学习 正交近邻保持投影 双邻接图
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 2016中国计算机图形学会议
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5377字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.08.006

摘要

正交保持投影(ONPP)是经典的图嵌入降维技术,已经成功地应用到人脸识别中,其保持了高维数据的局部性和整体几何结构.监督的ONPP通过建立同类邻接图来最小化同类局部重构误差,寻找最优的低维嵌入,但是其只使用了类内信息,这会导致异类数据点间的结构不够明显.因此,提出了基于双邻接图的正交近邻保持投影(DAG-ONPP)算法.通过建立同类邻接图与异类邻接图,在数据嵌入低维空间后同类近邻重构误差尽量小,异类近邻重构误差更加明显.在ORL,Yale,YaleB和PIE人脸库上的实验结果表明,与其他经典算法相比,所提方法有效提高了分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛潇宇	苏州大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0
2	马小虎	浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室	1	1	1.0	1.0