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一种半监督流形学习的人脸识别方法
被引:2
作者:
汪炼
王年
沈玲
王继
庄振华
机构:
[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
来源:
基金:
安徽省自然科学基金;
关键词:
无监督判别投影;
非参数鉴别分析;
图像欧式距离;
流形学习;
半监督学习;
人脸识别;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP391.41 [];
学科分类号:
080203 ;
摘要:
针对传统线性降维方法忽略数据局部结构特性的问题,提出了一种基于半监督流形学习的方法。针对人脸识别采用图像欧式距离来选择各样本点的K近邻,由此得到修改后无监督判别投影中的邻接矩阵,在传统的无监督判别投影中,融入类标签信息获得几何最优投影。通过在人脸库上的大量比较实验,验证了该方法的准确性和有效性。
引用
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