Semisupervised Kernel Marginal Fisher Analysis for Face Recognition
المؤلفون المشاركون
Wang, Ziqiang
Sun, Xia
Sun, Lijun
Huang, Yuchun
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-09-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Dimensionality reduction is a key problem in face recognition due to the high-dimensionality of face image.
To effectively cope with this problem, a novel dimensionality reduction algorithm called semisupervised kernel marginal Fisher analysis (SKMFA) for face recognition is proposed in this paper.
SKMFA can make use of both labelled and unlabeled samples to learn the projection matrix for nonlinear dimensionality reduction.
Meanwhile, it can successfully avoid the singularity problem by not calculating the matrix inverse.
In addition, in order to make the nonlinear structure captured by the data-dependent kernel consistent with the intrinsic manifold structure, a manifold adaptive nonparameter kernel is incorporated into the learning process of SKMFA.
Experimental results on three face image databases demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Ziqiang& Sun, Xia& Sun, Lijun& Huang, Yuchun. 2013. Semisupervised Kernel Marginal Fisher Analysis for Face Recognition. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033516
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Ziqiang…[et al.]. Semisupervised Kernel Marginal Fisher Analysis for Face Recognition. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033516
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Ziqiang& Sun, Xia& Sun, Lijun& Huang, Yuchun. Semisupervised Kernel Marginal Fisher Analysis for Face Recognition. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033516
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1033516
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر