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摘要:
基于混合结构保持投影的降维算法(SNPP)将数据的近邻表示和稀疏表示深度融合成一种混合结构,可以更好地保持原数据特征。鉴别混合结构保持投影(DSNPP)在SNPP的基础上,再加上鉴别信息并结合改进最大余量原则(MMMC),可以使经算法处理过得数据有更强的分类性能。经过在PIE和AR人脸库上的实验,验证DSNPP算法的有效性。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于鉴别混合结构保持投影的人脸识别算法
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 稀疏保持 近邻保持 最大余量准则 鉴别信息 降维
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 61-65
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡西川 上海海事大学信息工程学院 11 21 3.0 4.0
2 王成国 上海海事大学信息工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏保持
近邻保持
最大余量准则
鉴别信息
降维
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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3
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