%0 Journal Article
%T 具有最大散度无关性的局部保持投影算法
%A 于金刚
%A 李姝
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2018
%X 摘要 为解决传统流形学习方法不能有效利用人脸类间信息的问题，提出具有最大散度无关性的局部保持投影算法（MaximumScatterDifferenceUncorrelated Locality Preserving Projections，MULPP）.该算法是最大类间无关性的局部保持映射算法，通过求取一组最优的无关鉴别矢量集，既达到特征映射后的类间散度保持最大、类内散度保持最小，同时又满足最佳鉴别矢量之间具有最大统计不相关性，从而提高算法的识别性能.在AT&T和YALE标准人脸图像库上的实验结果表明，MULPP算法具有较高的识别率
%K 人脸识别
%K 特征提取
%K 统计不相关
%K 鉴别局部保持投影
%K 最大散列度
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4382.shtml