基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析

• 作者: 吴飞 姚永芳 李文倩 荆晓远
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 流形学习 稀疏保留投影 有监督学习 整体正交 人脸和掌纹图像
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.06.016

摘要

稀疏保留投影是一种有效的特征提取方法，但是其主要关注样本间的全局稀疏重构关系，并且得到的投影变换通常不是正交的。在实际应用中，图像数据往往处于高维空间中的一种低维流形中，正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。文中以有监督学习的方式在稀疏保留投影中引入了流形结构保留，并使得投影空间正交，从而提出了一种新的特征提取方法，即基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析( MLHOSDA)。在人脸和掌纹图像数据库的实验结果表明此方法具有较好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆晓远	南京邮电大学自动化学院	52	99	5.0	6.0
2	姚永芳	南京邮电大学自动化学院	16	20	2.0	2.0
3	吴飞	南京邮电大学自动化学院	33	90	5.0	7.0
4	李文倩	南京邮电大学自动化学院	3	3	1.0	1.0