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基于Cam加权距离的增量拉普拉斯方法
引用本文:韦立庆,陈秀宏. 基于Cam加权距离的增量拉普拉斯方法[J]. 计算机工程, 2011, 37(22): 171-173
作者姓名:韦立庆  陈秀宏
作者单位:1. 江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
2. 江南大学数字媒体学院,江苏无锡,214122
基金项目:国家自然科学基金资助项目,2010年江苏省研究生创新计划基金
摘    要:提出一种基于Cam加权距离的增量拉普拉斯方法。对原始数据进行拉普拉斯降维,采用Cam加权距离获得每个添加样本的近邻,由其近邻重构出降维后的插入点,更新近邻发生改变的样本点低维数据。实验结果表明,该方法在数据降维与人脸表情分类方面有较好的效果。

关 键 词:特征提取  拉普拉斯算子  Cam加权距离  数据降维
收稿时间:2011-05-16

Incremental Laplacian Method Based on Cam Weighted Distance
WEI Li-qing,CHEN Xiu-hong. Incremental Laplacian Method Based on Cam Weighted Distance[J]. Computer Engineering, 2011, 37(22): 171-173
Authors:WEI Li-qing  CHEN Xiu-hong
Affiliation:a(a.School of Digital Media;b.School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)
Abstract:This paper presents an incremental Laplacian method based on Cam weighted distance.The dimension of the original data are reduced with Laplacian operator,then it obtains the neighbors of each added sample by using the Cam weighted distance and constructs the feature of the current data using such neighbors.The exisiting data embedding results are updated.Experimental results show that the method is effective on data dimension reduction and face expression classification.
Keywords:feature extraction  Laplacian operator  Cam weighted distance  data dimension reduction
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