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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

99. Face Recognition Dimensionality Reduction Based on LLE and ISOMAP

verfasst von : Tao Zhang, Shu Li, Shuguang Wu, Lixin Tao

Erschienen in: Informatics and Management Science V

Verlag: Springer London

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Abstract

Local linear embedding (LLE) and isometric feature mapping (ISOMAP) are two basic patterns of nonlinear dimensionality reduction. Their respective strengths and weaknesses in face recognition deserve deep-going comparative study. Therefore, this paper is to test the two patterns’ performance efficiency in different parameters, analyze and summarize the two dimensionality reduction pattern’s characteristics and scope of application, apply LLE and main constituent analysis into face recognition and summarize probability of detection of face recognition.

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Literatur
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Roweis ST, Saul LK (2000) Nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding. Science 8:2323–2326CrossRef
Metadaten
Titel
Face Recognition Dimensionality Reduction Based on LLE and ISOMAP
verfasst von
Tao Zhang
Shu Li
Shuguang Wu
Lixin Tao
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer London
Buch
Informatics and Management Science V

Print ISBN: 978-1-4471-4795-4

Electronic ISBN: 978-1-4471-4796-1

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4796-1_99

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