计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
6期
1677-1681
,共5页
模式识别%人脸识别%协作表示%模糊渐进构造%图嵌入
模式識彆%人臉識彆%協作錶示%模糊漸進構造%圖嵌入
모식식별%인검식별%협작표시%모호점진구조%도감입
针对图嵌入方法在构造邻城关系图的过程中,简单地将样本数据划入某一类的做法并不妥当的问题,提出了模糊渐进的隶属度表示方法.该方法借助模糊数学的思想,通过模糊渐进的隶属度,将样本归属于不同类别.针对图嵌入方法中分类器效率偏低的问题,引入了协作表示分类方法,该分类方法大幅度提高了算法的计算效率.基于这两点,提出了基于协作表示和模糊渐进最大边界嵌入的特征抽取算法.在ORL、AR人脸数据库上,以及USPS数字手写体数据库上的实验表明,该算法优于主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、局部保留投影(LPP)和边界Fisher分析(MFA).
針對圖嵌入方法在構造鄰城關繫圖的過程中,簡單地將樣本數據劃入某一類的做法併不妥噹的問題,提齣瞭模糊漸進的隸屬度錶示方法.該方法藉助模糊數學的思想,通過模糊漸進的隸屬度,將樣本歸屬于不同類彆.針對圖嵌入方法中分類器效率偏低的問題,引入瞭協作錶示分類方法,該分類方法大幅度提高瞭算法的計算效率.基于這兩點,提齣瞭基于協作錶示和模糊漸進最大邊界嵌入的特徵抽取算法.在ORL、AR人臉數據庫上,以及USPS數字手寫體數據庫上的實驗錶明,該算法優于主成分分析(PCA)、線性鑒彆分析(LDA)、跼部保留投影(LPP)和邊界Fisher分析(MFA).
침대도감입방법재구조린성관계도적과정중,간단지장양본수거화입모일류적주법병불타당적문제,제출료모호점진적대속도표시방법.해방법차조모호수학적사상,통과모호점진적대속도,장양본귀속우불동유별.침대도감입방법중분류기효솔편저적문제,인입료협작표시분류방법,해분류방법대폭도제고료산법적계산효솔.기우저량점,제출료기우협작표시화모호점진최대변계감입적특정추취산법.재ORL、AR인검수거고상,이급USPS수자수사체수거고상적실험표명,해산법우우주성분분석(PCA)、선성감별분석(LDA)、국부보류투영(LPP)화변계Fisher분석(MFA).
