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题名基于最大边界准则的稀疏局部嵌入特征提取方法
被引量:4
- 1
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作者
刘毛溪
万鸣华
孙成立
王巧丽
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机构
南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室
南昌航空大学信息工程学院
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
南京晓庄学院可信云计算与大数据分析重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第5期1560-1564,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61462064
61272077
+5 种基金
61203243
61262019
61362031)
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)基金资助项目(30920140122006)
中国博士后基金资助项目(2014T70453
2013M530223)
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文摘
针对局部线性嵌入算法(LLE)无法利用样本的鉴别信息,最大边界准则算法(MMC)对非线性数据处理能力较弱的不足,提出一种基于最大间距准则的稀疏局部嵌入(SLE/MMC)特征提取算法。在保持局部近邻的前提下,首先在类内紧致图中使同类样本尽可能地聚集在一起;然后在类间惩罚图中使不同类别的样本尽可能分离;最后使用弹性网回归算法得到一个最优的稀疏投影矩阵。为了避免小样本问题,采用MMC的形式构造目标函数。在ORL、Yale以及UMIST人脸库上的实验结果可以看到,同其他几种方法(PCA、LLE和MMC)相比,SLE/MMC具有更高的识别率,表明该方法具有更高效的特征提取能力。
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关键词
特征提取
局部线性嵌入
最大边界准则
弹性网回归
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Keywords
feature extraction
local linear embedding
maximum margin criterion
elastic net regression
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名无监督的稀疏差分嵌入特征提取方法
被引量:4
- 2
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作者
刘毛溪
万鸣华
孙成立
王巧丽
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机构
南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室
南昌航空大学信息工程学院
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
南京晓庄学院可信云计算与大数据分析重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第5期1134-1138,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61462064
61272077
+5 种基金
61203243
61262019
61362031)资助
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)基金项目(30920140122006)资助
中国博士后基金项目(2014T70453
2013M530223)资助
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文摘
人脸数据中的有效特征是提高识别率的关键,因此特征提取是人脸识别领域的重要步骤.为了能够同时保留人脸数据的局部结构和全局结构,并得到一个更具有解释性的结果,综合主成分分析算法和局部线性嵌入算法,并加入稀疏约束,提出一种无监督的稀疏差分嵌入(Unsupervised Sparse Difference Embedding,USDE)的特征提取方法.在满足局部最小嵌入和全局最大方差的同时,使用弹性网回归算法得到一个稀疏特征向量.在ORL人脸库、AR人脸库以及UMIST人脸库上的实验结果表明,同其他几种方法相比,USDE具有更好的效果.
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关键词
特征提取
主成分分析
局部线性嵌入
弹性网回归
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Keywords
feature extraction
principal component analysis
locally linear embedding
elastic net regression
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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