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Discriminant Locality Preserving Projections Based on Neighborhood Maximum Margin

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.6 (2014.11)바로가기
  • 페이지
    pp.165-174
  • 저자
    Kezheng Lin, Youhu Rong, Di Wu, Liangwei Zhuang, Peng Li
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A235245

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원문정보

초록

영어
This paper took a research about the small size sample problem of the discriminant locality preserving projections method, and proposed the discriminant locality preserving projections method based on neighborhood maximum margin (NMMDLPP). Firstly, the training sample structured a weighted of K-nearest neighbor graph, and gave the weight parameter to each side of the nearest neighbor graph for obtaining the intraclass neighbors and interclass neighbors local geometry information of each point; then reduce the interval between the intraclass neighbors and increase the interval between the interclass neighbors with the result of transfer matrix, and applied the neighbor point optimal refactoring coefficient of the data to the objective function. This method chose the difference between the locality preserving between-class scatter and the locality preserving within-class scatter as the objective function to avoid of calculating the inversion of matrix. This method has conducted an experiment on the UMIST face database and Yale face database. Experimental results show that the NMMDLPP algorithm is superior to other algorithms in recognition rate. The recognition rate can reach more than 91.4%.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Discriminant Locality Preserving Projections
 3. Discriminant Locality Preserving Projections based on Neighborhood Maximum Margin
 4. Experimental Results
  4.1. Experiments on the UMIST Face Database
  4.2. Experiments on the Yale Face Database
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

feature extraction face recognition K-nearest neighbor rule discriminant locality preserving projection

저자

  • Kezheng Lin [ Department of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China ]
  • Youhu Rong [ Department of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China ]
  • Di Wu [ Department of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China ]
  • Liangwei Zhuang [ Department of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China ]
  • Peng Li [ Department of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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