江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ120204)
- 作品数：4 被引量：34H指数：3
- 相关作者：黄璞唐振民朱俊杨章静刘传才更多>>
- 相关机构：南京理工大学更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 最小距离鉴别投影及其在人脸识别中的应用被引量：10
- 2013年
- 针对人脸识别问题,提出了最小距离鉴别投影算法,其与经典的线性鉴别分析不同,它是一种流形学习降维算法。该算法首先定义样本的类内相似度与类间相似度:前者能够度量样本与类内中心的距离关系,后者不仅能够反映样本与类间中心的距离关系而且能够反映样本类间距与类内距的大小关系;然后将高维数据映射到低维特征空间,使得样本到类内中心距离最小同时到类间中心距离最大。最后,在ORL、FERET及AR人脸库上的实验结果表明所提算法识别性能要优于其他算法。
- 黄璞唐振民
- 关键词：人脸识别降维线性鉴别分析局部保持投影
- 鉴别的局部中值保持投影及其在人脸识别中的应用被引量：7
- 2012年
- 针对已有的鉴别的局部保持投影算法在特征提取问题中存在的不足,提出了鉴别的局部中值保持投影,通过最大化类间距离同时最小化类内距离寻找最佳投影矩阵,并将其用于人脸识别.该算法利用样本的类中值计算类间距离,有效地保留了图像信息;设计了一种不同的相似性度量机制,以保持受噪声影响较小的类内样本之间的邻域关系,从而进一步加强识别效果的鲁棒性.最后通过在ORL,Yale及AR人脸库上的实验,验证了文中算法的有效性.
- 黄璞唐振民
- 关键词：人脸识别特征提取线性鉴别分析
- 分类概率保持鉴别分析及其在人脸识别中的应用被引量：2
- 2014年
- 针对特征提取算法中存在的问题,在线性鉴别分析的基础上提出分类概率保持鉴别分析(CPPDA)并成功应用于人脸识别.CPPDA首先计算每个样本的分类概率,并利用分类概率重新定义样本的类间散布矩阵和类内散布矩阵;然后通过最大化类间散度同时最小化类内散度寻求最佳投影矩阵,使得样本的原始分布信息在低维特征空间能得到保持.在ORL、Yale及FERET人脸库上进行测试比较,结果表明文中所提方法的优越性.
- 杨章静刘传才黄璞朱俊
- 关键词：人脸识别特征提取流形
- 无参数局部保持投影及人脸识别被引量：16
- 2013年
- 局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构图过程中,LPP面临复杂的参数选择问题.为解决此问题,提出无参数局部保持投影(PLPP)算法.首先设计一种无参数的构图方法,能够动态地获取样本的近邻点并配置相应的边权.其次,利用该构图方法,PLPP通过寻求最佳投影矩阵,用于保持样本在低维空间的局部结构.由于PLPP在构图过程中并未设置任何参数且采用余弦距离设置边权,因此PLPP计算更加方便快捷且对离群样本更具鲁棒性.另外,为进一步提升PLPP的识别性能,在PLPP的基础上通过加入样本的类别信息,提出监督的无参数局部保持投影算法(SPLPP).最后,在ORL、FERET及AR人脸库上的实验验证了PLPP与SPLPP的有效性.
- 黄璞唐振民
- 关键词：人脸识别特征提取流形学习
