增强LLE特征分类性能的人脸识别

作者：李建科; 赵保军; 张辉; 焦继超

来源：北京理工大学学报, 2012, (06): 621-624+649.

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2012.06.010

• 人脸识别
• 特征提取
• 分类
• 流形学习
• 距离学习 face recognition
• feature extraction
• classification
• manifold learning
• distance metric learning

为了增强局部线性嵌入(LLE)特征的可分类性,提出一种应用LMNN算法改善LLE特征分类性能的人脸识别方法.LMNN算法寻求一个线性变换,变换空间的欧氏距离等价于原始空间的马氏距离,马氏距离增强了LLE特征的kNN分类性能.在ORL数据库和扩展的YaleB数据库上进行实验,并与其他方法进行了比较.实验结果验证了该算法的有效性.

• 出版日期2012
• 单位北京工业大学; 河北经贸大学; 北京理工大学