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基于双邻接图正交近邻保持投影的人脸识别算法

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正交保持投影(ONPP)是经典的图嵌入降维技术,并且已经成功地应用到了人脸识别中,其同时保持了高维数据的局部性和整体几何结构.监督的ONPP通过建立同类邻接图来最小化同类局部重构误差,寻找最优的低维嵌入,但是只使用了类内信息,这会导致异类数据点间的结构不够明显.为此,本文提出了基于双邻接图正交近邻保持投影(DAG-ONPP).通过建立同类与异类邻接图,在数据嵌入低维空间后同类近邻重构误差尽量小,异类近邻重构误差更加明显.在ORL,Yale,YaleB,PIE人脸库上的实验结果表明,本文提出的方法与其他经典算法相比,有效提高了分类能力.

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来源
《2016中国计算机辅助设计与图形学会大会》|2016年|1-8|共8页
会议地点杭州
作者
Xiaoyu Xue; 薛潇宇; Xiaohu Ma; 马小虎;
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作者单位

中国计算机学会;

中国自动化学会;

中国图学学会;

中国图像图形学会;

中国系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸图像; 识别算法; 正交近邻保持投影; 双邻接图;

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