侯书东
- 作品数：3 被引量：25H指数：2
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 稀疏保持典型相关分析及在特征融合中的应用被引量：22
- 2012年
- 稀疏保持投影(Sparsity preserving projections,SPP)由于保持了数据间的稀疏重构性,因而获取的投影向量满足旋转、尺度和平移的不变性,并能够在无标签的情况下提取样本的自然鉴别信息,在人脸识别领域取得了较为成功的应用.本文在典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)的基础上引入稀疏保持项,提出一种稀疏保持典型相关分析(Sparsity preserving canonical correlation analysis,SPCCA).该方法不仅实现了两组特征集鉴别信息的有效融合,同时对提取特征间的稀疏重构性加以约束,增强了特征的表示和鉴别能力.在多特征手写体字符集与人脸数据集上的实验结果表明,SPCCA比CCA具有更优的识别性能.
- 侯书东孙权森
- 基于相关投影分析的特征提取研究及在图像识别中的应用
- 特征抽取是模式识别研究中的基本问题之一。对于图像识别而言，抽取有效的图像特征是完成识别任务的关键。线性与非线性投影分析作为特征抽取最为经典和广泛使用的方法，在图像识别中已得到了广泛的研究，获取了成功的应用。然而线性与非线...
- 侯书东
- 关键词：图像识别特征抽取子空间学习偏最小二乘
- 一种监督的局部保持典型相关分析算法被引量：4
- 2012年
- 从模式分类的角度出发,提出一种监督的局部保持典型相关分析(SLPCCA),通过最大类内成对样本与其近邻间的权重相关性,因而能有效利用样本类别信息的同时保持数据的局部流形结构,并且融合判别型典型相关分析(DCCA)的鉴别信息而不受总类别数的限制.此外,为了提取数据的非线性特征,在核方法的基础上又提出一种核化的SLPCCA(KSLPCCA).在ORL、Yale、AR和FERET等人脸数据库的实验结果表明,该算法比其他传统的典型相关分析方法具有更好的识别效果.
- 侯书东孙权森夏德深
- 关键词：特征提取人脸识别
