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Globality-Locality Preserving Projections for Biometric Data Dimensionality Reduction

地点 降维 模式识别(心理学) 非线性降维 计算机科学 人工智能 拉普拉斯矩阵 整体性 生物识别 图形 子空间拓扑 拉普拉斯算子 歧管(流体力学) 扩散图 歧管对齐 数学 理论计算机科学 工程类 全球化 数学分析 哲学 机械工程 语言学 经济 市场经济
作者
Sheng Huang,Ahmed Elgammal,Luwen Huangfu,Dan Yang,Xiaohong Zhang
标识
DOI:10.1109/cvprw.2014.8
摘要

In a biometric recognition task, the manifold of data is the result of the interactions between the sub-manifold of dynamic factors of subjects and the sub-manifold of static factors of subjects. Therefore, instead of directly constructing the graph Laplacian of samples, we firstly divide each subject data into a static part (subject-invariant part) and a dynamic part (intra-subject variations) and then jointly learn their graph Laplacians to yield a new graph Laplcian. We use this new graph Laplacian to replace the original graph Laplacian of Locality Preserving Projections (LPP) to present a new supervised dimensionality reduction algorithm. We name this algorithm Globality-Locality Preserving Projections (GLPP). Moreover, we also extend GLPP into a 2D version for dimensionality reduction of 2D data. Compared to LPP, the subspace learned by GLPP more precisely preserves the manifold structures of the data and is more robust to the noisy samples. We apply it to face recognition and gait recognition. Extensive results demonstrate the superiority of GLPP in comparison with the state-of-the-art algorithms.
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