周红兵
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：中国矿业大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：江苏省博士后科研资助计划项目国家自然科学基金中国矿业大学科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于局部超平面的流形奇异值点去除算法
- 2011年
- 局部线性嵌入算法通常用于高维流形数据降维,具有结构简单、不易陷入局部极小值、能保持局部几何结构不变的特点,但它对噪声和干扰奇异值点非常敏感。为此,提出基于局部超平面的流形奇异值点去除算法,将样本点的邻域投影到超平面空间,使干扰奇异值点投影远离流形样本点投影,而流形样本点投影则表现为聚集特征,同时找出邻域中所有远离聚集中心的样本点作为干扰奇异值点。仿真实验结果验证了该算法的正确性和有效性。
- 周红兵夏士雄周勇勾红云
- 关键词：流形局部线性嵌入
- 半监督LLE人脸识别算法被引量：5
- 2011年
- 实际应用中获得少量带有标签的人脸数据集比较容易,为了充分利用人脸数据集中的半监督信息,根据基于密度聚类的算法思想,提出一种半监督的LLE算法。利用带标签的样本,以每一个带标签的样本为中心点,采用标签扩展算法对不带标签的样本添加标签,再运行监督LLE算法,得到降维后的数据并保留了原始数据集中的分类信息和子流行结构,最后,将算法用到人脸识别当中。通过与2DLDA、LLE、SLLE算法进行比较,结果表明了提出算法的有效性。
- 勾红云周勇朱长成周红兵
- 关键词：人脸识别密度聚类标签
