中国图象图形学报A
中國圖象圖形學報A
중국도상도형학보A
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2009年
6期
1141-1147
,共7页
徐雪松%宋东明%张谞%许满武%刘凤玉
徐雪鬆%宋東明%張谞%許滿武%劉鳳玉
서설송%송동명%장서%허만무%류봉옥
流形学习%高维数据%维数约减%核函数
流形學習%高維數據%維數約減%覈函數
류형학습%고유수거%유수약감%핵함수
LLE算法是一种新的非监督学习方法,主要针对非线性降维问题.针对该算法存在的缺点,提出了一种基于核函数的稳健线性嵌入方法,该方法通过引进核函数来优化算法邻域点的求解;在特征空间中,修正权值矩阵W,进行降噪处理,经过推导,最终将实际的子空间计算归结为标准的特征值分解问题.采用最小近邻分类器估算识别率.在Yale人脸库以及AT&T人脸库的测试结果表明,在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下,改进的算法都具有较好的识别率.
LLE算法是一種新的非鑑督學習方法,主要針對非線性降維問題.針對該算法存在的缺點,提齣瞭一種基于覈函數的穩健線性嵌入方法,該方法通過引進覈函數來優化算法鄰域點的求解;在特徵空間中,脩正權值矩陣W,進行降譟處理,經過推導,最終將實際的子空間計算歸結為標準的特徵值分解問題.採用最小近鄰分類器估算識彆率.在Yale人臉庫以及AT&T人臉庫的測試結果錶明,在姿態、光照、錶情、訓練樣本數目變化的情況下,改進的算法都具有較好的識彆率.
LLE산법시일충신적비감독학습방법,주요침대비선성강유문제.침대해산법존재적결점,제출료일충기우핵함수적은건선성감입방법,해방법통과인진핵함수래우화산법린역점적구해;재특정공간중,수정권치구진W,진행강조처리,경과추도,최종장실제적자공간계산귀결위표준적특정치분해문제.채용최소근린분류기고산식별솔.재Yale인검고이급AT&T인검고적측시결과표명,재자태、광조、표정、훈련양본수목변화적정황하,개진적산법도구유교호적식별솔.
