【摘 要】
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针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(super-vised dice parameter-free locality preserving projection,S
【机 构】
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南京林业大学信息科学技术学院; 江苏工程职业技术学院建筑工程学院;
【基金项目】
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江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划资助项目(2016GRFX013);江苏省青蓝工程培养对象资助项目(2016-15);江苏省住建厅建设系统科技计划资助项目(2017ZD138);江苏省高校哲学社会科学研究资助项目(2018SJA1247);校科研计划资助项目(GYKY/2017/5,GYKY/2017/12)
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针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(super-vised dice parameter-free locality preserving projection,SdPLPP)。SdPLPP算法使用广义Dice系数构建近邻矩阵,有效避免局部保持投影(locality preserving projection algorithm,LPP)算法参数选择调整的问题,采用监督模式对数据进行特征提取。SdPLPP在Iris数据集进行了图像可视化试验,直观分析试验分类后的样本距离值与算法性能的关系,并在ORL,Yale,FERET 3种人脸库上进行试验,通过对人脸数据的特征提取,采用最近邻分类法统计识别率,验证SdPLPP算法的有效性。试验结果表明:在人脸识别率方面,SdPLPP算法优于PCA,ULDA,LPP,SPLPP和EP-SLPP的算法,并优于已提出的其他有监督无参数局部保持投影算法。
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