鄰域結構保持投影及應用.pdf

1、人臉識別作為一種典型的生物特征識別技術，以其自身的優(yōu)勢已經成為一個熱門研究問題。在人臉識別過程中，特征提取是尤為關鍵的一步，特征提取的好壞關系到后續(xù)處理算法的選擇和性能，進而影響整個系統(tǒng)的性能。如何有效地提取出反映數據本質結構的特征，方便后續(xù)分類，或者為后續(xù)分析提供更好的決策依據，已成為目前所要解決的核心問題之一。在眾多方法中，子空間分析成為目前非?；钴S的研究方向之一。本論文從子空間分析中的流形學習技術入手，深入研究了基于圖論的圖像空間

2、結構描述。主要內容和貢獻有：
　　 1.針對NPE不能較好地保持模式之間的差異信息，尤其是非線性數據的差異信息，提出了鄰域結構保持嵌入(NSPE)。NSPE定義差異鄰接圖和相似鄰接圖來分別描述數據之間的差異信息和相似信息，給出了度量差異信息和相似信息的離散度矩陣；在此基礎上，通過最大化差異離散度和相似離散度的比值提取特征。
　　 2.針對2DNPE不能較好的保持原始樣本間局部差異信息這一問題，提出了二維鄰域結構保持嵌入算

3、法(2DNSPE)。2DNSPE用兩個加權鄰接圖來分別描述樣本的相似信息和差異信息，在此基礎上通過同時最大化差異離散度和最小化相似離散度提取特征。
　　 3.針對2DNPE和2DNSPE，沒有很好的保持圖像內部結構信息這一問題，提出了二維方向鄰域保持嵌入(Dir-2DNPE)和二維方向鄰域結構保持嵌入(2DNSPE)算法，兩種新算法在保持圖像行間信息的同時也保持了不同行像素之間的信息，從而更好的保持了圖像的結構信息。