基于NPE改进算法的人脸识别

• 作者: 何阳 娄雪 王族 闫德勤
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 邻域保持嵌入算法 流行学习 人脸识别
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182389

摘要

邻域保持嵌入(NPE)算法与极端学习机结合后应用到人脸识别中没有达到令人满意的识别效果,为找到更优的解决方案,提出一种改进的邻域保持嵌入算法(SNPE).在SNPE算法中将NPE目标式子与带有类间判别信息的式子做减法,通过极小化目标函数,达到最小化同一类别领域距离且最大化不同类别领域距离的目的.通过Yale人脸数据库、Yale B人脸数据库、ORL人脸数据库等实验结果表明,改进后的算法大幅提高了人脸识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫德勤	辽宁师范大学计算机学院	124	1071	15.0	28.0
2	娄雪	辽宁师范大学数学学院	3	7	1.0	2.0
3	王族	辽宁师范大学数学学院	2	0	0.0	0.0
4	何阳	辽宁师范大学计算机学院	3	2	1.0	1.0