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提出一种基于流形学习的特征提取方法——鉴别最大间距准则.该方法采用线性投影,保留最优的局部和全局信息数据集.试图找到具有最好鉴别能力的原始信息,使类间离散度最大的同时类内离散尽可能的小.该方法在识别率上比其它方法都有较大提高,通过在YALE和JAFFE人脸库上的实验验证该方法的有效性.
基于局部保持投影的鉴别最大间距准则
【摘 要】
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提出一种基于流形学习的特征提取方法——鉴别最大间距准则.该方法采用线性投影,保留最优的局部和全局信息数据集.试图找到具有最好鉴别能力的原始信息,使类间离散度最大的同时类内离散尽可能的小.该方法在识别率上比其它方法都有较大提高,通过在YALE和JAFFE人脸库上的实验验证该方法的有效性.
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金;
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