增强的无监督人脸鉴别技术

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：yluylu2k

【摘要】

：

增强的独立分量分析(EICA)是一种基于样本整体特征的无监督特征抽取方法,并没有考虑样本的局部特征,因此EICA不利于处理人脸识别这类非线性问题的。无监督鉴别投影技术(UDP)用于高维数据压缩,其基本思想是寻找一组有效的投影方向,使得样本投影后,局部散度最小同时非局部散度最大。UDP同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,能够反映样本内在的数据关系,因此UDP能够对样本有效地分类。提出了一种增强的无

【作者】

：

黄璞陈才扣

【机构】

：

扬州大学信息工程学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2010年18期

【关键词】

：

局部特征非局部特征独立分量分析无监督投影鉴别特征抽取人脸识别 local characteristic global characteristic

【基金项目】

：

国家自然科学基金 No.60875004, 江苏省高校自然科学基金（No.07KJB520133）

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