基于流形学习的正交稀疏保留投影鉴别分析

• 作者: 凌若冰 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 正交 鉴别 终止准则
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 66-69,73
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.01.015

摘要

稀疏保留投影( SPP)是一种保留样本间的稀疏重构关系的特征提取方法。但是根据流形学习理论,考虑局部流形结构比考虑全局欧氏结构更重要。此外,SPP得到的不是一组正交的投影向量,特征间存在冗余信息。为解决该问题,文中提出一种改进的稀疏保留投影算法,在SPP中引入有监督的流形学习,使得所得投影空间正交,并用迭代的方式求解最优投影变换,称为基于流形学习的迭代正交稀疏保留鉴别分析( MLIOSDA)。同时提出一种终止准则终止迭代。在CAS-PEAL人脸数据库和PolyU掌纹数据库的实验结果表明,文中提出的方法与一些相关方法相比有效地提高了识别结果。

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	南京邮电大学通信与信息工程学院	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
5	凌若冰	南京邮电大学自动化学院	1	1	1.0	1.0