一种改进的邻域保持嵌入算法

作     者：娄雪 闫德勤 王博林 王族 LOU Xue, YAN De-qin, WANG Bo -lin ,WANG Zu

作者机构：辽宁师范大学数学学院辽宁大连116029 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2018年第45卷第B6期

页      面：255-258,278页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然基金(61105085) 辽宁省教育厅项目(L2014427)资助 

主　　题：邻域保持 邻域嵌入 人脸识别 

摘      要：邻域保持嵌入(NPE)是一种新颖的子空间学习算法,在降维的同时保持了样本集原有的局部邻域流形结构。为了进一步增强NPE在人脸识别和语音识别中的识别功能,提出了一种改进的邻域保持嵌入算法(RNPE)。在NPE的基础上通过引入类间权值矩阵,使得类间离散度最大,类内离散度最小,增加了样本类间散布约束。最后利用极端学习机(ELM)分类器进行分类,在Yale人脸库、Umist人脸库、Isolet语音库上的实验结果表明,RNPE算法的识别率明显高于NPE算法、LMMDE算法以及RAF-GE算法。