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
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
نویسندگان
, , , , ,