边缘非局部鉴别嵌入在人脸识别中的应用
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更新于2024-07-17
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"边缘与非局部鉴别嵌入在人脸分析中的应用"
本文主要探讨了一种针对小样本高维数据的人脸分析方法,名为边缘与非局部鉴别嵌入(MNDE,Marginal and Nonlocal Discriminant Embedding)。这项技术是监督学习领域的一种新尝试,特别设计用于解决高维数据在样本量有限时的维数约简问题。MNDE可以视为多子流形学习框架的线性逼近,同时考虑了数据的边缘属性、局部属性以及非局部属性。
边缘属性(Marginal Property)是指在同一类内的数据点应紧密聚集,而不同类的数据点之间应有较大的间隔,这是传统的线性判别分析(LDA,Linear Discriminant Analysis)的基础。然而,仅依赖边缘属性可能无法完全捕捉到复杂的数据结构,尤其是在处理非线性数据分布时。
局部属性(Local Property)则关注于数据点与其邻居之间的关系,通常在局部近邻聚类中发挥关键作用。例如,局部保留投影(LPP,Locality Preserving Projections)就是一种利用局部信息来保持数据点间相似性的方法。
非局部属性(Nonlocal Property)则是MNDE的一大创新点,它强调的是数据点之间的全局关联,即不仅关注相邻数据点的关系,还考虑更远距离的数据对之间的散射情况。这种非局部特性使得MNDE能更好地捕捉到数据的整体分布特征,从而在维数约简后仍能保持良好的分类性能。
MNDE的目标是寻找一组投影向量,这些向量不仅能最大化类别间的间隔(增强鉴别性),还能同时最大化非局部散射,即任何一对不在局部K-邻域内的数据点之间的总散射。这样的设计使得MNDE在理论和实践中都比LDA和基于局部信息的降维方法(如LPP)更具直觉性和有效性。
在实际应用中,MNDE特别适合于人脸识别任务,因为人脸图像往往具有高维度特征,并且由于光照、表情、姿态等因素,数据的分布往往是非线性的。通过MNDE,可以在保持识别率的同时降低计算复杂度,这对于小样本量的人脸识别系统至关重要。
总结来说,MNDE是结合边缘、局部和非局部信息的维数约简技术,为解决小样本高维数据的问题提供了一个新的视角,尤其在处理非线性数据分布和复杂模式识别任务时表现出优越性能。其在人脸分析领域的应用,展示了其在计算机视觉和模式识别领域的广阔潜力。
2021-08-11 上传
2019-09-13 上传
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