کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6874334 | 1441158 | 2018 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Feature extraction based on Low-rank affinity matrix for biological recognition
ترجمه فارسی عنوان
استخراج ویژگی براساس ماتریس کمکی برای تشخیص زیستی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نمایندگی نامناسب، استخراج ویژگی، طرح ریزی کشنده، ضریب تقویت لگنج،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
The low-rank representation (LRR) was presented recently and demonstrated its effectiveness for robust subspace segmentation. This paper presents a discriminative projection method based on Low-rank affinity matrix (LRA-DP) for robust feature extraction. The affinity matrix is designed to better preserve the underlying low-rank structure of data representation revealed by LRR. The experiments on the Yale, Extended Yale B, AR face image databases and the PolyU palmprint database showed LRA-DP is always better than or comparable to other state-of-the-art methods, which means underlying low-rank structure of data representation preserved by LRA-DP is helpful for classification problem.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Science - Volume 27, July 2018, Pages 199-205
Journal: Journal of Computational Science - Volume 27, July 2018, Pages 199-205
نویسندگان
Nan Zhang, Yi Chen, Maolong Xi, Fangqin Wang, Yanwen Qu,