基于流形学习的泛化改进的LTSA算法

• 作者: 崔鹏 张雪婷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的局部切空间排列(ILTSA) 人脸识别 流形学习 可泛化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 201-204,230
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1505-0041

摘要

在数据稀疏、数据非均匀分布和数据流形具有较大曲率的情况下,传统的局部切空间方法不能够有效地揭示流形结构.提出了一种泛化的ILTSA(GILTSA)流形学习方法,该方法以改进的局部切空间排列算法(ILTSA)为基础,在解决流形结构问题的同时,不仅能够获得用于人脸识别更好的低维特征,而且能有效地处理日益增加的数据集的问题.该方法首先基于样品间距离选择近邻集,实现训练集的低维流形,为每个新样本寻找最近的样本训练集.然后结合ILTSA算法,根据其最近样本投影距离计算低维流形.在ORL的人脸图像数据库的实验、Swiss roll和手书的"2"等实验结果表明,与局部线性嵌入和局部切空间排列算法等相比,GILTSA方法增加了整体精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔鹏	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	19	71	6.0	8.0
2	张雪婷	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	3	9	2.0	3.0