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融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法

高全学 谢德燕 徐辉 李远征 高西全

高全学, 谢德燕, 徐辉, 李远征, 高西全. 融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法. 自动化学报, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
引用本文: 高全学, 谢德燕, 徐辉, 李远征, 高西全. 融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法. 自动化学报, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
GAO Quan-Xue, XIE De-Yan, XU Hui, LI Yuan-Zheng, GAO Xi-Quan. Supervised Feature Extraction Based on Information Fusion of Local Structure and Diversity Information. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
Citation: GAO Quan-Xue, XIE De-Yan, XU Hui, LI Yuan-Zheng, GAO Xi-Quan. Supervised Feature Extraction Based on Information Fusion of Local Structure and Diversity Information. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107

融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法


DOI: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
详细信息
    通讯作者: 高全学

Supervised Feature Extraction Based on Information Fusion of Local Structure and Diversity Information

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    Corresponding author: GAO Quan-Xue
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-04-01
  • 修回日期:  2009-11-04
  • 刊出日期:  2010-08-20

融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
    通讯作者: 高全学

摘要: 针对监督局部保持投影(Supervised locality preserving projection, SLPP)存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,造成算法性能不够好, 提出了一种新的基于流形学习的监督特征提取方法(Supervised local structure and diversity projection, S-LSDP). S-LSDP从信息统计量角度引入差异信息,并给出度量差异信息大小的准则(差异离散度) 及明确的物理含义;然后通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向. 投影后的特征既能有效地保持图像之间的局部结构属性,又能较好地保持图像之间的差异信息, 而且避免了过学习问题.在UMIST, Yale, PIE和AR数据库上的实验结果表明了该算法的有效性.

English Abstract

高全学, 谢德燕, 徐辉, 李远征, 高西全. 融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法. 自动化学报, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
引用本文: 高全学, 谢德燕, 徐辉, 李远征, 高西全. 融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法. 自动化学报, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
GAO Quan-Xue, XIE De-Yan, XU Hui, LI Yuan-Zheng, GAO Xi-Quan. Supervised Feature Extraction Based on Information Fusion of Local Structure and Diversity Information. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107
Citation: GAO Quan-Xue, XIE De-Yan, XU Hui, LI Yuan-Zheng, GAO Xi-Quan. Supervised Feature Extraction Based on Information Fusion of Local Structure and Diversity Information. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(8): 1107-1114. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01107

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