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cjy0803

新虫 (初入文坛)

[求助] 关于局部保持投影(LPP)的一些问题 已有1人参与

最近在看局部保持投影 主要是应用在人脸识别上 在网上down了个LPP的程序 结合LDA做了测试 但识别结果跟LDA毫无差别
文献里说LPP是保留了局部特征 但是假如不同两个样本点距离很近 在降维之后也会很近 不利于分类 我是先用LDA 降维+区分类内类间 然后再用LPP
求助各位 这种想法对不对 我觉得这跟有监督的LPP大致意思一样 错在哪儿呢?
关于流形学习中局部保持投影这一块 感觉入门好艰难 想在这一方面写小论文 看了一些文献后 感觉没什么进展 有没有什么好的意见 新人金币不多 还望包涵 谢谢解答
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cjy0803

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by 小熊猫上茶馆 at 2014-11-19 16:23:34
想问一下后续的分类算法用的是什么?LPP算法只是降维,想要识别还得结合其他的分类算法比如SVM等。当然首先要知道楼主的人脸数据是基于哪些因素生成的比如光照、姿态、遮挡等,因为这些因素将决定约简后的维度,即流 ...

后续分类就用的最近邻 人脸库用的ORL ORL貌似对光照这些不是很敏感吧 这个我没看出来光照等因素影响最终的维度  程序里最终的维度ReducedDim是可以提前设定的 设定到多少就降到多少 用的是eigs()这个函数
3楼2014-11-19 20:13:51
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小熊猫上茶馆

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
cjy0803: 金币+10, ★★★很有帮助 2014-12-03 09:05:47
想问一下后续的分类算法用的是什么?LPP算法只是降维,想要识别还得结合其他的分类算法比如SVM等。当然首先要知道楼主的人脸数据是基于哪些因素生成的比如光照、姿态、遮挡等,因为这些因素将决定约简后的维度,即流形本身的维度。
大胆假设,小心求证。
2楼2014-11-19 16:23:34
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小熊猫上茶馆

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

引用回帖:
3楼: Originally posted by cjy0803 at 2014-11-19 20:13:51
后续分类就用的最近邻 人脸库用的ORL ORL貌似对光照这些不是很敏感吧 这个我没看出来光照等因素影响最终的维度  程序里最终的维度ReducedDim是可以提前设定的 设定到多少就降到多少 用的是eigs()这个函数...

你是对人脸数据进行降维然后利用聚类算法进行分类?那分类准确率是多少?建议楼主试一下其他的分类器。
大胆假设,小心求证。
4楼2014-11-20 10:06:02
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小熊猫上茶馆

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

引用回帖:
3楼: Originally posted by cjy0803 at 2014-11-19 20:13:51
后续分类就用的最近邻 人脸库用的ORL ORL貌似对光照这些不是很敏感吧 这个我没看出来光照等因素影响最终的维度  程序里最终的维度ReducedDim是可以提前设定的 设定到多少就降到多少 用的是eigs()这个函数...

还有楼主前面所提到的关于降维后的维度设置问题?请问楼主这个约简后的维度设置是有什么依据的么?这个约简后的维度会影响你后续的分类效果,举个例子,如果一个流形的本征维度是3维,而你把他约简成两维,那么个人认为无论你采用什么分类算法效果都不会好的。建议楼主找一下相关论文看一下,流行学习当中两个参数临近点个数和约简后的维度对约简结果的影响。
大胆假设,小心求证。
5楼2014-11-20 10:12:00
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