基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法

• 作者: 俞振洲 张国庆 王正群 王颖静
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏保留 机器学习 特征提取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 193-194,197
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.24.064

摘要

结合以成对约束形式给出的监督信息和无监督信息,提出一种基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法.通过成对约束信息进行鉴别分析,利用稀疏表示方法保留数据集在变换空间中的全局稀疏结构.实验结果表明,与传统特征抽取算法相比,该算法的识别效果更好,需要调节的参数更少,且鲁棒性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正群	扬州大学信息工程学院	59	362	10.0	16.0
2	王颖静	扬州大学信息工程学院	5	1	1.0	1.0
3	张国庆	扬州大学信息工程学院	5	13	1.0	3.0
4	俞振洲	扬州大学信息工程学院	5	2	1.0	1.0