基于PCA空间的自适应相似近邻保持投影算法

• 作者: 李敬兆 林玉娥 郭永存
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 非相度保持投影 特征提取 参数 小样本 自适应
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3821-3824
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.12.070

摘要

非相度保持投影算法是一种有效的特征提取算法,该算法无须参数设置且识别性能稳定,但算法的运算量大,并且存在着小样本问题,因此提出了一种基于PCA空间的自适应相似近邻保持投影算法.该算法为了减少权值的计算量,提出直接利用PCA处理过的样本进行近邻计算,以归一化的样本平方欧氏距离来构造相似权值;而为了解决小样本问题提出了最大化差异形式的目标函数,从而有效地解决了小样本问题,同时也提高了算法的识别精度.最后人脸库上的实验结果表明所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭永存	安徽理工大学机械工程学院	77	567	14.0	21.0
2	李敬兆	安徽理工大学计算机科学与工程学院	154	567	12.0	17.0
3	林玉娥	安徽理工大学计算机科学与工程学院	34	29	3.0	4.0