Supervised Kernel Optimized Locality Preserving Projection with Its Application to Face Recognition and Palm Biometrics
المؤلفون المشاركون
Lin, Chuang
Pang, Meng
Jiang, Jifeng
Ma, Yanchun
Zhao, Xue-Feng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Kernel Locality Preserving Projection (KLPP) algorithm can effectively preserve the neighborhood structure of the database using the kernel trick.
We have known that supervised KLPP (SKLPP) can preserve within-class geometric structures by using label information.
However, the conventional SKLPP algorithm endures the kernel selection which has significant impact on the performances of SKLPP.
In order to overcome this limitation, a method named supervised kernel optimized LPP (SKOLPP) is proposed in this paper, which can maximize the class separability in kernel learning.
The proposed method maps the data from the original space to a higher dimensional kernel space using a data-dependent kernel.
The adaptive parameters of the data-dependent kernel are automatically calculated through optimizing an objective function.
Consequently, the nonlinear features extracted by SKOLPP have larger discriminative ability compared with SKLPP and are more adaptive to the input data.
Experimental results on ORL, Yale, AR, and Palmprint databases showed the effectiveness of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Chuang& Jiang, Jifeng& Zhao, Xue-Feng& Pang, Meng& Ma, Yanchun. 2015. Supervised Kernel Optimized Locality Preserving Projection with Its Application to Face Recognition and Palm Biometrics. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073799
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Chuang…[et al.]. Supervised Kernel Optimized Locality Preserving Projection with Its Application to Face Recognition and Palm Biometrics. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073799
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Chuang& Jiang, Jifeng& Zhao, Xue-Feng& Pang, Meng& Ma, Yanchun. Supervised Kernel Optimized Locality Preserving Projection with Its Application to Face Recognition and Palm Biometrics. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073799
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073799
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