基于自适应邻域选择的局部判别投影算法

作者：秦娜; 桑凤娟

来源：计算机工程, 2013, (04): 194-198.

• 邻域选择
• 线性判别分析
• 流形学习
• 人脸识别
• 降维
• 子空间 neighborhood selection
• Linear Discriminant Analysis(LDA)
• manifold learning
• face recognition
• dimensionality reduction
• subspace

在多模数据分类中,使用局部Fisher判别分析和边界Fisher分析方法构建邻域不能充分反映流形学习对邻域的要求。为此,提出一种基于自适应邻域选择的局部判别投影算法。采用自适应方法扩大或者缩小近邻系数k,以构建邻域,从而保持局部线性结构,揭示流形的内在几何结构,利用局部化方法使得投影空间中同类近邻样本尽量紧凑、异类近邻样本尽量分开。在ORL和YALE人脸数据库中进行实验,结果表明,在不同训练样本个数下,该算法均能获得较高的识别率。

• 单位
  西北师范大学