广义SOM及其在人脸性别识别中的应用

将适用于欧氏空间的经典SOM模型,借助于黎曼指数及对数映射,推广至一般黎曼流形空间中,得到了广义SOM模型(G-SOM),给出了G-SOM模型的序列及批量学习算法.G-SOM能够在输出空间中保持模式在输入空间中的内蕴拓扑邻域特性,因此,当输入空间为非线性流形时,G-SOM的性能理论上将优于SOM.FERET人脸图像库上的性别鉴定实验支持了理论结果.