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尹飞;焦立中。;尚繁华;熊林;毛，莎莎

单人人脸识别单标签图像的双线性回归。 （英语） Zbl 1339.68241号

模式识别 47，第4期，1547-1558（2014）.
摘要：近年来，高维数据中潜在的稀疏表示结构在模式识别和计算机视觉中受到了相当大的关注。本文提出了一种新的半监督降维（SDR）方法，称为双线性回归（DLR），用于解决每个人的单标签图像（SLIP）人脸识别问题。DLR同时寻求最佳鉴别子空间并保持稀疏表示结构。具体来说，首先提出了一种基于子空间假设的标签传播（SALP）方法，该方法使用线性回归（LR）实现，用于将标签信息传播到未标记数据。然后，基于传播的标记数据集，通过线性回归（LR）构造稀疏表示正则化项。最后，DLR利用学习到的稀疏表示正则化项作为线性判别分析（LDA）的正则化项，兼顾了判别效率和稀疏表示结构。在三个公开可用的人脸数据库（CMU PIE、Extended Yale B和AR）上进行的广泛而令人鼓舞的实验结果证明了所提出方法的有效性。

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别
62J05型 线性回归；混合模型
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

半监督降维;标签传播;稀疏表示;线性回归;线性鉴别分析;人脸识别

软件：

CMU派;ElemStatLearn（电子状态学习）;PRMLT公司;LMNN公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Yin}等人，模式识别47，No.4，1547--1558（2014；Zbl 1339.68241）
全文： 内政部

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