结合成对约束的近邻稀疏保留投影算法

• 作者: 丁永生 彭澎 郝矿荣 郭爽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 降维 近邻稀疏保留投影 成对约束 人脸识别
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 176-180
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1404-0444

摘要

稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法，无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题，提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息，引入成对约束监督的思想，利用样本类别指导稀疏重构过程，最后定义能最大限度保留稀疏系数中蕴含的类别信息的低维子空间。将该算法用于人脸识别，实验结果证明了算法在识别率以及运行时间上的有效性和可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁永生	东华大学信息科学与技术学院	196	2432	22.0	42.0
5	郝矿荣	东华大学信息科学与技术学院	91	547	13.0	17.0
9	郭爽	东华大学信息科学与技术学院	3	7	2.0	2.0
10	彭澎	东华大学信息科学与技术学院	2	4	1.0	2.0