基于判别邻域嵌入的人脸识别

被引：5

作者：

王国强 ^{[1
]}

欧宗瑛 ^{[1
]}

王海燕 ^{[2
]}

苏铁明 ^{[3
]}

机构：

[1] 大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室

[2] 焦作市龙光影视设备有限责任公司

[3] 大连理工大学机械工程学院CAD&网络研究所

来源：

光电子激光 | 2008年 / 05期

关键词：

子空间分析; 判别邻域嵌入(DNE); 流形学习; 降维; 人脸识别;

D O I：

10.16136/j.joel.2008.05.032

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种人脸识别子空间方法:判别邻域嵌入(DNE)。在框架中,训练样本数据的邻域和类关系被用来构建低维嵌入流形。在嵌入低维子空间后,同类样本保持它们固有的邻域关系,相反不同类近邻样本彼此远离。在ORL和Yale人脸数据库上,对提出的方法和主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、保持邻域嵌入(NPE)和保持局部投影(LPP)方法进行了比较,结果表明,提出的方法是有效的。

引用

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页数：4

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共 2 条

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