曹丽
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省教育厅自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别被引量：2
- 2008年
- 最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识别方法,没有考虑到样本的局部特性。无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题。提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题。在ORL人脸库和AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。
- 曹丽陈才扣
- 关键词：最大散度差特征提取人脸识别
- 核无监督鉴别投影及人脸识别被引量：1
- 2009年
- 提出一种基于核方法的无监督鉴别投影,在较好地描述人脸图像的同时,对图像进行有效地分类。对核局部保留投影(KLPP)和无监督鉴别投影技术(UDP)进行了相应的研究,将两者互相结合。该方法同时考虑到样本的局部特性和非局部特性,有效地利用了对分类有用的重要信息;此外,将核方法和流形学习方法结合起来,有效地描述人脸图像的非线性变化,对于人脸识别问题有较好的效果。在Yale库上的实验表明,该方法的识别率明显高于UDP和PCA,且有较好的分类效果。
- 曹丽陈才扣
- 关键词：特征抽取人脸识别
- 基于核的二维最大散度差投影鉴别分析及人脸识别
- 传统的核方法只能应用于一维数据,本文直接在二维图像上应用核方法,提出一种新的基于核的二维最大散度差投影鉴别分析方法。该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个...
- 陈才扣崔美琳曹丽刘永俊
- 关键词：散度差核方法人脸识别
- 文献传递
- 基于核的二维最大散度差投影鉴别分析及人脸识别
- 传统的核方法只能应用于一维数据，本文直接在二维图像上应用核方法，提出一种新的基于核的二维最大散度差投影鉴别分析方法。该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征，使正确识别率显著提高，而且为二维非线性鉴别分析提供了一个...
- 陈才扣崔美琳曹丽刘永俊
- 关键词：散度差核方法人脸识别
- 文献传递
