吴松松
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院计算机系统理论与技术系更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究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>>
- 基于正交化的无监督鉴别投影映射(UDP)特征提取的人脸识别方法
- 2010年
- 基于UDP(Unsupervised Discriminant Projection)特征提取方法的研究,本文提出改进算法:基于正交化的UDP算法。正交化的UDP算法是基于样本的局部散度、非局部散度及正交化的条件建立准则函数。准则的目的是在满足共轭正交条件下,寻求一组投影轴使得投影后的样本特征的非局部散度最大,局部散度最小。通过在YALE库和AR库人脸库上进行实验,结果表明本文提出的正交化的UDP算法在识别率方面整体上要好于UDP算法。
- 刘粉香李勇智吴松松
- 关键词：人脸识别特征提取流形学习正交化
- 一种组合类别信息的核主成分分析方法被引量：3
- 2008年
- 基于核主成分分析(KPCA)理论,提出一种有监督的特征提取方法.该方法在特征提取过程中充分直接利用训练核样本的类别信息,并且在计算上仍采用与 KPCA 方法类似的数学公式,因此被称为组合类别信息的核主成分分析(CIKPCA).另外,在分类时提出基于两种特征融合的分类策略从而进一步提高 CIKPCA 方法的识别率.在3个人脸库上进行实验,结果表明本文方法在识别率方面整体超过常用的 KPCA 方法,甚至超过核线性判别准则方法.
- 李勇智杨静宇吴松松
- 关键词：特征提取人脸识别
