基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法

被引：3

作者：

王建国 ^{[1
,2
]}

杨万扣 ^{[1
]}

杨静宇 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 唐山学院网络教育中心

来源：

模式识别与人工智能 | 2009年 / 22卷 / 04期

关键词：

特征提取; 人脸识别; 散度差鉴别准则; 非监督鉴别投影(UDP); 子空间分析; 流形学习;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.04.005

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

对非监督鉴别投影(UDP)准则进行修正,并在修正的准则基础上提出基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法.该方法利用非局部散度与局部散度之差作为鉴别准则,从而避免UDP线性鉴别分析中所遇到的小样本问题引起的局部散度矩阵奇异的问题.在标准人脸数据库Yale和FERET上进行实验,实验结果表明本文方法的有效性.

引用

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