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 (6): 898-902    DOI:
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有局部保持的最大间距准则特征提取方法*
王超,王士同
江南大学 信息工程学院 无锡 214122
Feature Extraction Method on Maximum Margin Criterion with Locality Preserving
WANG Chao, WANG Shi-Tong
School of Information Technology, Jiangnan University, Wuxi 214122

全文: PDF (294 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 最大间距准则(MMC)的目的是在克服小样本问题的同时,寻求一组最佳鉴别矢量使得投影变化后的特征空间的类间散度最大,而且类内散度最小.文中所提出的特征提取方法与原来MMC相比,经过对原来的散度加乘权重,以及通过对参数的调整,能够在特征提取的同时更好地保持人脸图像的局部流形结构.在ORL人脸库、YALE标准人脸库和UMIST人脸库上的实验结果表明,该方法能够对光照和姿态变化具有一定的鲁棒性,能更为有效地识别人脸图像,提高识别率.
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王超
王士同
关键词 最大间距准则(MMC)局部保持特征提取人脸识别    
Abstract:The maximum margin criterion (MMC) aims at maximizing the inter-class scatter and minimizing the intra-class scatter simultaneously after the projection to overcome the small sample size problem. A feature extraction method is proposed. Compared with the original MMC method, the proposed method can manifold local structure information better by multiplying the defined weight and regulating the parameter. The experimental results on ORL face database ,YALE database and UMIST database show that the proposed method is robust to illumination and pose, and it improves the recognition rate and recognizes the face images efficiently.
Key wordsMaximum Margin Criterion (MMC)    Locality Preserving    Feature Extraction    Face Recognition   
收稿日期: 2008-11-24     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60773206,60704047)
作者简介: 王超,男,1983年生,硕士,主要研究方向为人工智能、模式识别.E-mail: ableblaze@163.com.王士同,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为人工智能、模式识别、神经网络等.
引用本文:   
王超,王士同. 有局部保持的最大间距准则特征提取方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(6): 898-902. WANG Chao, WANG Shi-Tong. Feature Extraction Method on Maximum Margin Criterion with Locality Preserving. , 2009, 22(6): 898-902.
链接本文:  
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