人脸识别的多线性方法及改进  

作　　者：袁圆[1] 

机构地区：[1]长江大学计算机科学学院

出　　处：《科技信息》2013年第34期203-203,共1页Science & Technology Information

摘　　要：提出了2DNPP降维方法,该方法保留数据的本质近邻的几何特性和样本的全局几何特性。基于NPP、2DNPP以图像的原始矩阵形式处理数据,而不是先把数据转换成向量,因此在样本数小于样本维数的情况下有良好的性能表现。算法的权重矩阵的构造源于局部线性嵌入(LLE),并使用了显式映射把数据映射到降维空间,克服了LLE难于扩展到新测试样本的困难。

关 键 词：2DNPP降维 几何特性 样本 映射 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]