基于谱技巧稀疏保持判别分析

• 作者: 张丽梅 郭文彬 闫雪梅
• 来源期刊: 聊城大学学报：自然科学版
• 学科: 数学
• 关键词: 半监督判别分析 岭回归 降维 谱技巧 人脸识别
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 基础科学研究
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: O175.29
• 字数: 886字
• 语种: 中文

摘要

稀疏保持判别分析（SPDA）是一种新型的基于图的半监督降维（SSDR）方法,近年来已被成功应用于解决诸多实际问题（如人脸识别）.SPDA基于数据的稀疏重构关系建图,由于稀疏的特性,从而包含自然的判别信息.然而,在SPDA计算中涉及到稠密矩阵的特征分解从而导致在存储和记忆方面会耗费大量时间,为此,我们提出了一种新的SSDR算法-基于谱技巧稀疏保持判别分析（SSPDA）,该方法将稀疏表示与谱技巧结合在一起.具体地,首先把投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助岭回归技巧得到投影方向向量,从而有效的避免了稠密矩阵的特征分解问题.在两个单标号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