一种局部稀疏判别投影算法

• 作者: 张石清 楼宋江 赵小明
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 流形学习 数据降维 人脸识别
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 1406-1409
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

提取有效特征是模式识别中的关键步骤.流形学习算法能有效处理样本的非线性,而稀疏表示表现出具有较好的鲁棒性.为了提取具有判别特性和鲁棒的特征,本文结合稀疏表示和判别准则,提出了一种局部稀疏表示和判别分析的特征提取算法,即局部稀疏判别投影算法,并应用于人脸识别.算法通过保持数据间的局部稀疏性和最大化不同类别数据间的可分性,使得降维后的数据具有稀疏性和可分性,因此有利于后续的分类.在ORL和YALE两个开放人脸数据库上进行了实验,实验结果表明,算法具有较高的识别性,验证了算法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵小明		12	112	4.0	10.0
2	楼宋江		5	7	2.0	2.0
3	张石清		19	128	6.0	11.0