• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of Intelligent Information Systems >Consistent feature selection and its application to face recognition
【24h】

Consistent feature selection and its application to face recognition

机译：一致的特征选择及其在人脸识别中的应用

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper we consider feature selection for face recognition using both labeled and unlabeled data. We introduce the weighted feature space in which the global separability between different classes is maximized and the local similarity of the neighboring data points is preserved. By integrating the global and local structures, a general optimization framework is formulated. We propose a simple solution to this problem, avoiding the matrix eigen-decomposition procedure which is often computationally expensive. Experimental results demonstrate the efficacy of our approach and confirm that utilizing labeled and unlabeled data together does help feature selection with small number of labeled samples.
机译：在本文中，我们考虑使用标记和未标记的数据进行人脸识别的特征选择。我们介绍了加权特征空间，其中最大程度地提高了不同类之间的全局可分离性，并保留了相邻数据点的局部相似性。通过整合全局和局部结构，制定了通用的优化框架。我们针对此问题提出了一种简单的解决方案，避免了矩阵本征分解过程，该过程通常在计算上很昂贵。实验结果证明了我们方法的有效性，并证实将标记和未标记的数据一起使用确实有助于少量标记样品的特征选择。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号