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题名核协同近邻表示的人脸识别算法
被引量:3
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作者
李昆仑
李尚然
王琳
巩春景
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机构
河北大学电子信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第10期2320-2325,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61672205)资助
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文摘
协同近邻表示分类算法将协同表示和线性保持嵌入算法结合,在处于欧式空间的训练样本中寻找未知样本的最近邻表示基,但协同近邻表示属于线性算法,很难利用样本间的非线性关系.核局部Fisher判别分析的核局部投影空间能够保持样本的最小类内离散度和最大类间离散度,使同类样本更容易聚集到一起,核方法的非线性投影将样本投影到高维的核空间中,改变样本的空间分布,使得输入空间中线性不可分的特征向量在核空间中线性可分.本文利用核方法在解决非线性问题时的优势,对协同近邻表示算法进行两点改进:1)在核局部投影空间中定义新的度量方法,寻找未知样本的最近邻表示基,提出基于核局部投影度量的协同近邻表示算法. 2)将所有样本投影到核空间,在核空间中构造协同近邻表示,提出基于核方法的协同近邻表示算法.在ORL、AR及Extended Yale B等人脸库上的测试结果证明改进算法的有效性.
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关键词
协同近邻表示
核方法
核局部Fisher判别分析
欧式距离
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Keywords
collaborative neighbor representation
kernel methods
kernel local fisher discriminant analysis
euclidean distanc
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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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