用于带边信息人脸数据的半监督维数约减算法  

Semi-supervised dimensionality reduction algorithm applying in face data with side information

作　　者：刘利[1] 刘萍萍[2] 韦佳[3] 

机构地区：[1]惠州学院计算机科学系,广东惠州516007 [2]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012 [3]华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510641

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2011年第S1期189-193,共5页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(60906034);华南理工大学中央高校基本科研业务费专项基金项目(2009ZM0189)

摘　　要：提出了一种基于测地线距离的半监督维数约减算法,并将其用于带边信息的人脸数据的维数约减,此算法可以充分利用边信息和数据点之间的测地线距离,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息。在人脸数据库上的实验结果表明,本文所提出的算法对数据降维后用于分类时可取得比其他算法更高的准确率,且对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性。提出了一种基于测地线距离的半监督维数约减算法,并将其用于带边信息的人脸数据的维数约减,此算法可以充分利用边信息和数据点之间的测地线距离,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息。在人脸数据库上的实验结果表明,本文所提出的算法对数据降维后用于分类时可取得比其他算法更高的准确率,且对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性。

关 键 词：人脸数据集 半监督维数约减 测地线距离 边信息修正 

分 类 号：T-55[一般工业技术]