模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (3): 410-416    DOI:
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一种组合类别信息的核主成分分析方法*
李勇智1,2,杨静宇2,吴松松2
1.南京林业大学 信息科学与技术学院 南京 210037
2.南京理工大学 计算机科学与技术学院 南京 210094
A Class-Information-Incorporated Kernel Principal Component Analysis Method
LI Yong-Zhi1,2, YANG Jing-Yu2, WU Song-Song2
1.School of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 2100372.
School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094

全文: PDF (656 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 基于核主成分分析(KPCA)理论,提出一种有监督的特征提取方法.该方法在特征提取过程中充分直接利用训练核样本的类别信息,并且在计算上仍采用与KPCA方法类似的数学公式, 因此被称为组合类别信息的核主成分分析(CIKPCA).另外,在分类时提出基于两种特征融合的分类策略从而进一步提高CIKPCA方法的识别率.在3个人脸库上进行实验, 结果表明本文方法在识别率方面整体超过常用的KPCA方法,甚至超过核线性判别准则方法.
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作者相关文章
李勇智
杨静宇
吴松松
关键词 核主成分分析(KPCA)组合类别信息的核主成分分析(CIKPCA)特征提取人脸识别    
Abstract:A supervised feature extraction method based on kernel principal component analysis (KPCA) is presented. In feature extraction the class information of the training kernel sample is sufficiently utilized, and the simple mathematical formulation is employed which is similar to KPCA. Thus, the method is named as class-information-incorporated kernel principal component analysis (CIKPCA). Furthermore, a new classification strategy is presented by fusing two kinds of feature vectors to improve the recognition rate. The experimental results on three databases show that the proposed method is better than KPCA in terms of recognition rate, and it even outperforms KLDA.
Key wordsKernel Principal Component Analysis (KPCA)    Class-Information-Incorporated Kernel Principal Component Analysis (CIKPCA)    Feature Extraction    Face Recognition   
收稿日期: 2007-01-17     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金(No.60472060, 60632050)、江苏省高校自然科学基金(No.06KJD520085)资助项目
作者简介: 李勇智,男,1964年生,博士研究生,主要研究方向为自适应控制、信息融合、模式识别.E-mail:yzli@njfu.com.cn.杨静宇,男,1941年生,博士生导师,教授,主要研究方向为计算机视觉、信息融合、模式识别、智能机器人.吴松松,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为信息融合、模式识别.
引用本文:   
李勇智,杨静宇,吴松松. 一种组合类别信息的核主成分分析方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(3): 410-416. LI Yong-Zhi, YANG Jing-Yu, WU Song-Song. A Class-Information-Incorporated Kernel Principal Component Analysis Method. , 2008, 21(3): 410-416.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2008/V21/I3/410
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