双重稀疏保持投影

• 作者: 张丽梅 郭文彬 闫雪梅
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报（英文版）
• 学科: 物理学
• 关键词: 稀疏保持投影 降维 谱回归 lasso算法 人脸识别
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 284-288
• 分类号: O357
• 字数: 503字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2012.03.011

摘要

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别.SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息.然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果.为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解.具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量.在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫雪梅	聊城大学数学科学学院	3	5	1.0	2.0
2	张丽梅	聊城大学数学科学学院	14	23	3.0	3.0
3	郭文彬	聊城大学数学科学学院	35	63	5.0	6.0