北京理工大学学报
北京理工大學學報
북경리공대학학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2012年
6期
621-624,649
,共5页
李建科%赵保军%张辉%焦继超
李建科%趙保軍%張輝%焦繼超
리건과%조보군%장휘%초계초
人脸识别%特征提取%分类%流形学习%距离学习
人臉識彆%特徵提取%分類%流形學習%距離學習
인검식별%특정제취%분류%류형학습%거리학습
为了增强局部线性嵌入(LLE)特征的可分类性,提出一种应用LMNN算法改善LLE特征分类性能的人脸识别方法.LMNN算法寻求一个线性变换,变换空间的欧氏距离等价于原始空间的马氏距离,马氏距离增强了LLE特征的kNN分类性能.在ORL数据库和扩展的YaleB数据库上进行实验,并与其他方法进行了比较.实验结果验证了该算法的有效性.
為瞭增彊跼部線性嵌入(LLE)特徵的可分類性,提齣一種應用LMNN算法改善LLE特徵分類性能的人臉識彆方法.LMNN算法尋求一箇線性變換,變換空間的歐氏距離等價于原始空間的馬氏距離,馬氏距離增彊瞭LLE特徵的kNN分類性能.在ORL數據庫和擴展的YaleB數據庫上進行實驗,併與其他方法進行瞭比較.實驗結果驗證瞭該算法的有效性.
위료증강국부선성감입(LLE)특정적가분류성,제출일충응용LMNN산법개선LLE특정분류성능적인검식별방법.LMNN산법심구일개선성변환,변환공간적구씨거리등개우원시공간적마씨거리,마씨거리증강료LLE특정적kNN분류성능.재ORL수거고화확전적YaleB수거고상진행실험,병여기타방법진행료비교.실험결과험증료해산법적유효성.
