10.16337/j.1004-9037.2018.01.013
应用于特征提取方法的模糊差分嵌入投影
局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)算法对于分类的结果没有直接的关系.同时,该算法受不同表情、光照以及姿态等因素的影响,识别的效果会大大降低.为了能够很好地解决上述问题,提出基于模糊的差分嵌入投影(Fuzzy difference embedding projection,FDEP)特征提取算法.FDEP算法首先在模糊数学的思想指导下,通过模糊隶属度(Fuzzy sets)的形式表示;然后分别构造模糊局部近邻图与模糊全局方差图来表征局部与全局结构信息,采用最大间距准则函数来构造目标函数避免"小样本"问题;最后,通过拉格朗日乘子解决约束条件下的优化问题.FDEP算法既可以最大化地模糊全局数据之间的非局部散度,又可以保持模糊近邻数据之间的内在联系.在ORL,Yale和 AR人脸图像库的实验结果表明,FDEP算法具有较好的识别性能.
特征提取、局部线性嵌入、最大间距准则、模糊隶属度、流形
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61462064,6177227;江苏省自然科学基金BK20161580,BK20171494;中国博士后基金2016M600674
2018-03-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
113-121