کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409445 | 679072 | 2006 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Locally principal component learning for face representation and recognition
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper develops a method called locally principal component analysis (LPCA) for data representation. LPCA is a linear and unsupervised subspace-learning technique, which focuses on the data points within local neighborhoods and seeks to discover the local structure of data. This local structure may contain useful information for discrimination. LPCA is tested and evaluated using the AT&T face database. The experimental results show that LPCA is effective for dimension reduction and more powerful than PCA for face recognition.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 13–15, August 2006, Pages 1697–1701
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 13–15, August 2006, Pages 1697–1701
نویسندگان
Jian Yang, David Zhang, Jing-yu Yang,