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Local Reconstruction and Dissimilarity Preserving Semi-Supervised Dimensionality Reduction

Local Reconstruction and Dissimilarity Preserving Semi-Super...

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2013年中国智能自动化学术会议

作者： Feng Li Zhengqun Wang Zhongxia Zhou Wei Xue Department of Automation College of Information and EngineeringYangzhou University

In this paper,a semi-supervised dimensionality reduction algorithm for feature extraction,named LRDPSSDR,is proposed by combining local reconstruction with dissimilarity preserving.It focuses on local and global structure based on labeled and unlabeled samples in learning process.It sets the edge weights of adjacency graph by minimizing the local reconstruction error and preserves local geometric structure of samples.Besides,the dissimilarity between samples is represented by maximizing global scatter matrix so that the global manifold structure can be preserved well.Comprehensive comparison and extensive experiments demonstrate the effectiveness of LRDPSSDR.

关键词： Local reconstruction Dissimilarity preserving Semi-supervised dimensionality reduction face recognition

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Research on a New Method of Facial Feature Extraction

Research on a New Method of Facial Feature Extraction

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第36届中国控制会议

作者： Donglin Xue Jiufen Zhao Qinhong Tang Shaokun Shi Zhifeng Zhao Xi’an Research Institute of Hi-Tech

ISBN: (纸本)9781538629185

In order to find a set of optimal discriminant vectors which can maximize the inter-class scatter while simultaneously minimizing the intra-class scatter after the projection,a new algorithm of orthogonal optimal discriminant vectors and a new algorithm of statistically uncorrelated optimal discriminant vectors for feature extraction were proposed.Compared with the original MMC feature extraction method,the new feature extraction method greatly eliminates the statistical correlation between the best discriminant vectors and improves the recognition rate.The experiment results on Olivetti Research Laboratory（ORL）face database shows that the new feature extraction method of statistically uncorrelated maximum margin criterion（SUMMC）are better in terms of recognition rate and stability.Besides,the relation between maximum margin criterion and Fisher criterion for feature extraction were revealed.

关键词： optimal discriminant vectors maximum margin criterion statistically correlation feature extraction face recognition

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人脸识别系统的研究与实现

人脸识别系统的研究与实现

引用

2005年全国理论计算机科学学术年会

作者：张永梅韩焱王秀娟中北大学电子信息工程系中北大学电子信息工程系中北大学计算机科学与技术系

＜正＞ 1 引言人脸识别是一个典型的模式识别问题,也是一个热点的研究方向。无论是在国外还是国内,对面部识别的研究都十分活跃。国内外很多研究人士提出了很多方法,在不同的领域取得了一定的成果。如何寻找一种能够普遍适用于各种复杂... 详细信息

＜正＞ 1 引言人脸识别是一个典型的模式识别问题,也是一个热点的研究方向。无论是在国外还是国内,对面部识别的研究都十分活跃。国内外很多研究人士提出了很多方法,在不同的领域取得了一定的成果。如何寻找一种能够普遍适用于各种复杂情况的准确率很高的识别方法仍在研究之中。本文利用VisualC++6.0实现了基于肤色的人脸识别系统。

关键词： Skin color Image segmentation face recognition Feature extraction

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