代价敏感的局部判别嵌入人脸识别算法

作     者：杨萌 马小虎 张哲来 Yang Meng;Ma Xiaohu;Zhang Zhelai

作者机构：苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 

基　　金：江苏省自然科学基金(BK20141195) 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室资助项目(KFKT2014B11) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2015年第27卷第7期

页      码：1304-1312页

摘      要：局部判别嵌入算法寻求最高的正确识别率时假设所有的错误分类具有相同的错分代价,然而这个假设在现实的人脸识别系统中往往是不成立的,因为不同的错误分类将会导致不同的错分代价.为此,提出一种代价敏感的局部判别嵌入算法.首先通过构造代价矩阵将代价敏感理念融入到特征提取阶段,以提高算法判别不同错误分类的能力;然后最大化异类近邻样本点之间的错分代价,同时最小化同类近邻样本点之间的距离;最后利用迭代算法求得最佳的正交投影向量,以更好地维持数据的度量架构.在Yale,ORL,AR和Extended Yale B人脸数据库上的实验结果表明,文中算法是有效的.

主 题 词：人脸识别 局部判别嵌入 代价敏感 特征提取 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-9775.2015.07.021

馆 藏 号：203119727...