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局部非参数子空间分析在人脸识别中的应用
引用本文:程 强,陈秀宏.局部非参数子空间分析在人脸识别中的应用[J].计算机工程与应用,2014,50(3):141-144.
作者姓名:程 强  陈秀宏
作者单位:江南大学 数字媒体学院,江苏 无锡 214122
基金项目:江苏省科研创新计划项目(No.CXLX11_04910);中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.JUSRT211A70)。
摘    要:提出了一种局部非参数子空间分析算法(Local Nonparametric Subspace Analysis,LNSA),将其应用在人脸识别中。LNSA算法结合了非参数子空间算法(Nonparametric Subspace Analysis,NSA)与局部保留投影算法(Locality Preserving Projection,LPP)。它利用LPP算法中的相似度矩阵重构NSA的类内散度矩阵,使得在最大化类间散度矩阵的同时保留了类的局部结构。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上作了实验并证明LNSA方法要优于其他方法。

关 键 词:人脸识别  非参数子空间分析  局部保留投影  局部鉴别分析  局部非参数子空间分析  

Local nonparametric subspace analysis with applications to face recognition
CHENG Qiang,CHEN Xiuhong.Local nonparametric subspace analysis with applications to face recognition[J].Computer Engineering and Applications,2014,50(3):141-144.
Authors:CHENG Qiang  CHEN Xiuhong
Affiliation:School of Digital Media, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China
Abstract:A local nonparametric subspace analysis algorithm is proposed and applied to face recognition. The algorithm, which combines nonparametric subspace analysis with locality preserving projection and reconstructs the within-class scatter matrix by the affinity matrix of locality preserving projection algorithm, makes it possible to maximize the between-class scatter matrix and meanwhile to preserve the class local structure.The experimental results on ORL and XM2VTS face data-bases show that the performance of local nonparametric discriminant analysis is better than other algorithms.
Keywords:face recognition  nonparametric subspace analysis  locality preserving projection  local Fisher discriminant analysis  local nonparametric subspace analysis
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