计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
8期
235-238
,共4页
徐伟%王正群%李峰%周中侠
徐偉%王正群%李峰%週中俠
서위%왕정군%리봉%주중협
人脸识别%局部保持投影%排斥图%吸引图%相似度%特征提取
人臉識彆%跼部保持投影%排斥圖%吸引圖%相似度%特徵提取
인검식별%국부보지투영%배척도%흡인도%상사도%특정제취
face recognition%Locality Preserving Projection(LPP)%rejection graph%attraction graph%similarity%feature extraction
局部保持投影(LPP)算法未利用样本类别信息进行人脸识别,提取的特征不适合分类.为解决该问题,提出一种基于排斥图和吸引图的LPP算法.在K近邻图的基础上建立排斥图和吸引图,使排斥图反映2个邻近但不同类样本之间的关系,吸引图反映2个同类但不近邻样本之间的关系,结合两者进行特征提取,定义样本相似性度量,以去除原始特征提取噪声和特征值变异的影响.在Feret和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该算法的识别率高于主成分分析算法和传统LPP算法.
跼部保持投影(LPP)算法未利用樣本類彆信息進行人臉識彆,提取的特徵不適閤分類.為解決該問題,提齣一種基于排斥圖和吸引圖的LPP算法.在K近鄰圖的基礎上建立排斥圖和吸引圖,使排斥圖反映2箇鄰近但不同類樣本之間的關繫,吸引圖反映2箇同類但不近鄰樣本之間的關繫,結閤兩者進行特徵提取,定義樣本相似性度量,以去除原始特徵提取譟聲和特徵值變異的影響.在Feret和Yale人臉數據庫上的實驗結果錶明,該算法的識彆率高于主成分分析算法和傳統LPP算法.
국부보지투영(LPP)산법미이용양본유별신식진행인검식별,제취적특정불괄합분류.위해결해문제,제출일충기우배척도화흡인도적LPP산법.재K근린도적기출상건립배척도화흡인도,사배척도반영2개린근단불동류양본지간적관계,흡인도반영2개동류단불근린양본지간적관계,결합량자진행특정제취,정의양본상사성도량,이거제원시특정제취조성화특정치변이적영향.재Feret화Yale인검수거고상적실험결과표명,해산법적식별솔고우주성분분석산법화전통LPP산법.
