基于改进ISOMAP算法的图像分类

魏宪; 李元祥; 赵海涛; 庹红娅; 许鹏

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基于改进ISOMAP算法的图像分类

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利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展了邻域半径的选取范围,在加高斯噪声和几何形变的情况下,该算法与其他方法相比,表现出较强的鲁棒性.

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来源
《上海交通大学学报》 |2010年第7期|911-915|共5页
作者
魏宪; 李元祥; 赵海涛; 庹红娅; 许鹏;
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作者单位

上海交通大学航空航天学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;信息处理（信息加工）;
关键词
流形学习; 等距特征映射; 直接线性判别; 图像欧氏距离; 降维;

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