基于UDP的半监督学习及其在人脸识别的应用

摘要：

本文提出了一种将UDP特征与LDA相结合的半监督学习算法,利用整体的样本结构信息,对原始的LDA进行正则化约束,从而提高分类算法的推广性能.在标准库人脸上的实验结果表明,该算法能提高单独的LDA或UDP的识别效果.

关键词： 流形学习 半监督学习 人脸识别 学习算法 正则化约束 分类算法

作者: 邱慧宁 黄剑 陈羽 赖剑煌

作者单位: 中山大学数学与计算科学学院,广州,510275

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十四届全国图象图形学学术会议

会议地点: 福州

会议语种:中文

页码: 422-426

在线出版日期: 2008-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）