模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (4): 610-613    DOI:
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基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法*
王建国1,2,杨万扣1,杨静宇1
1.南京理工大学 计算机科学与技术学院 南京 210094
2.唐山学院 网络教育中心 唐山 063000
Feature Extraction Method of Maximum Scatter Difference Based on Preserving Projection
WANG Jian-Guo1,2, YANG Wan-Kou1, YANG Jing-Yu1
1.School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094
2.Network and Education Center, Tangshan College, Tangshan 063000

全文: PDF (295 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
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.
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作者相关文章
王建国
杨万扣
杨静宇
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    
Abstract:Firstly, the unsupervised discriminant projection (UDP) criterion is modified. Then, the feature extraction method of the maximum scatter difference based on preserving projection is proposed on the basis of the modified discriminant criterion. The proposed method adopts the difference of both nonlocal scatter and local scatter as discriminant criterion. Thus, the singular problem of local scatter caused by small sample size problem in UDP linear discriminant analysis is avoided. Finally, experimental results on Yale and FERET face databases demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Key wordsFeature Extraction    Face Recognition    Scatter Difference Discriminant Criterion    Unsupervised Discriminant Projection (UDP)    Subspace Analysis    Manifold Learning   
收稿日期: 2007-11-12     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金重点资助项目(No.60632050)
作者简介: 王建国,男,1972年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为模式识别、图像处理、计算机网络.E-mail: wjgfwjg@163.com.杨万扣,男,1979年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、人工智能、图像处理.杨静宇,男,1941年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、计算机视觉、图像处理.
引用本文:   
王建国,杨万扣,杨静宇. 基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(4): 610-613. WANG Jian-Guo, YANG Wan-Kou, YANG Jing-Yu. Feature Extraction Method of Maximum Scatter Difference Based on Preserving Projection. , 2009, 22(4): 610-613.
链接本文:  
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