人脸识别系统中的流形学习算法分析
Analysis of Manifold Learning Algorithms in Facial Recognition System
摘要
近年来的研究发现,人脸可能位于一个非线性流形上。对保持近邻嵌入(NPE),局部保持投影(LPP)以及无监督分类投影(UDP)这些基于流形学习的算法思想进行了介绍,并通过实验将它们和经典的主成分分析(PCA)以及线性判别分析(LDA)算法进行了比较,最后根据在ORL和YALE人脸库上的实验结果总结了各种算法的优缺点。
出处
《精密制造与自动化》
2020年第4期10-13,共4页
Precise Manufacturing & Automation
基金
河南南阳科技攻关项目,编号:KJGG2018012。
二级参考文献10
-
1Chellappa R,Wilson C,and Sirohey S.Human and machine recognition of faces:A survey.Proc.IEEE,1995,83(5):705-741.
-
2Tplba A S,El-Baz A H,and El-Harby A A.Face recognition:A literature review.J.of Signal Processing,2005,2(1):88-103.
-
3Turk M and Pentland A.Eigenfaces for recognition.J.of Cognitive Neuroscience,1991,3(1):71-86.
-
4Belhumeur P N,Hespanha J P,and Kriegman D J.Eigenfaces vs.fisherfaces:Recognition using class specific linear projection.IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1997,19(7):711-720.
-
5Chen L F,Liao M,and Lin J C,et al..A new LDA-based face recognition system which can solve the small samples size problem.J.of Pattern Recognition,2000,33(10):1713-1726.
-
6Yu H and Yang J.Direct LDA algorithm for high dimensional data with application to face recognition.J.of Pattern Recognition,2001,34(10):2067-2070.
-
7Huang R,Liu Q S,and Lu H Q,et al..Solving the small sample size problem of LDA.IEEE Proceedings of the 16th International Conference on Pattern Recognition,Canada,Quebec 2002,3:29-32.
-
8Lotlikar R and Kothari R.Fractional-step dimensionality reduction.IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(6):623-627.
-
9Loog M,Duin R P W,and Haeb-Umbach R.Multiclass linear dimension reduction by weighted pairwise fisher criteria.IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2001,23(7):762-766.
-
10Martinez A M and Zhu M.Where are linear feature extraction methods applicable? IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2005,27(1):1934-1944.
共引文献24
-
1张晓华,赵立强,刘志飞,孙娟芳.基于Fisherface和组合KNN分类器的人脸识别算法[J].河北科技师范学院学报,2008,22(2):36-39. 被引量:3
-
2杜海顺,柴秀丽,汪凤泉,张帆.一种基于双向2DLDA特征融合的人脸识别方法[J].仪器仪表学报,2009,30(9):1880-1885. 被引量:11
-
3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. 被引量:3
-
4黄勇.核判决分析及其在表情识别中的应用[J].计算机应用,2010,30(A01):172-173.
-
5庄家俊,骆德汉,邹宇华.百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究[J].传感器与微系统,2010,29(7):62-65. 被引量:15
-
6尹建芹,韩延彬,李金屏.结合ICA与全局优化策略的人脸特征提取[J].计算机工程与应用,2010,46(23):166-169.
-
7陈胜.一种M2DPCA和NFA相结合的人脸识别方法[J].电子设计工程,2011,19(13):163-165. 被引量:1
-
8王胜,杜海顺,丛庆,顾晓光,管珊莲.局部保持分类投影的人脸识别算法[J].河南大学学报(自然科学版),2011,41(4):399-404.
-
9夏平平,吕太之.动态人脸识别系统的设计与实现[J].武汉工程大学学报,2011,33(10):107-110. 被引量:9
-
10戴飞,陈秀宏.一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法[J].计算机工程与应用,2012,48(5):174-176. 被引量:1
-
1罗锋.档案可信认证应用场景探索——以鄞州“可信认证+人脸识别”系统为例[J].浙江档案,2020(11):42-43. 被引量:2
-
2于彬,沈永良.分块式双向压缩的二维主成分分析[J].黑龙江大学工程学报,2020,11(4):68-74. 被引量:1
-
3罗莎,黄丽娟,祝小玲.人脸识别系统在高校宿舍管理中的应用分析[J].中国设备工程,2020(23):28-29. 被引量:2
-
4陈晓文,刘光帅,刘望华,李旭瑞.结合LoG边缘检测和增强局部相位量化的模糊图像识别[J].计算机科学,2020,47(12):197-204. 被引量:10