%0 Journal Article
%T 融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法
%A 高全学
%A 谢德燕
%A 徐辉
%A 李远征
%A 高西全
%J 自动化学报
%P 1107-1114
%D 2010
%R 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
%X ？针对监督局部保持投影(Supervisedlocalitypreservingprojection,SLPP)存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,造成算法性能不够好,提出了一种新的基于流形学习的监督特征提取方法(Supervisedlocalstructureanddiversityprojection,S-LSDP).S-LSDP从信息统计量角度引入差异信息,并给出度量差异信息大小的准则(差异离散度)及明确的物理含义;然后通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向.投影后的特征既能有效地保持图像之间的局部结构属性,又能较好地保持图像之间的差异信息,而且避免了过学习问题.在UMIST,Yale,PIE和AR数据库上的实验结果表明了该算法的有效性.
%K 特征提取
%K 流形学习
%K 局部离散度
%K 差异离散度
%K 人脸识别
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract17308.shtml