Resumen

La extracción de características desempeña un papel importante en el procedimiento de preprocesamiento a la hora de tratar problemas de muestras de pequeño tamaño. Teniendo en cuenta el hecho de que LDA, LPP, y muchos otros métodos existentes se limitan a un caso del conjunto de datos. Para resolver este problema, proponemos un método eficiente en este trabajo, denominado global entre máximos y local dentro de mínimos. No sólo tiene en cuenta la estructura global del conjunto de datos, sino que también aprovecha al máximo la geometría local del conjunto de datos dividiéndolo en cuatro dominios. Este método preserva las relaciones de la vecindad más cercana, además de demostrar un excelente rendimiento en la clasificación. La superioridad del método propuesto en este artículo se manifiesta en muchos experimentos sobre visualización de datos, representación de rostros y reconocimiento de rostros.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:datos, problemas de tamaño de muestra pequeño, método, artículo, extracción de características, visualización de datos, método eficaz, excelente rendimiento, representante de caras, estructura global
• Keywords:data, small sample size problems, method, paper, feature extraction, data visualization, efficient method, excellent performance, face representative, global structure