基于L1范数的分块二维局部保持投影算法

• 作者: 丁铭 贾维敏
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 局部保持投影 降维 流行学习 人脸识别
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 519-523
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.03.017

摘要

针对高维输入数据维数较大时可能存在奇异值问题,同时为提高算法的运算效率以及算法的鲁棒性,提出了一种基于L1范数的分块二维局部保持投影算法B2DLPP-L1.传统的局部保持投影算法为避免出现奇异值问题,首先运用主成分分析算法将高维数据投影到子空间中,然而这种方式将会造成高维数据中部分有效信息的流失,B2DLPP-L1算法选择将二维数据直接作为输入数据,避免运用向量形式的输入数据时可能造成的数据流失;同时该算法对二维输入数据进行分块处理,将分块后的数据块作为新的输入数据,之后运用基于L1范数的二维局部保持投影算法对其进行降维.理论上,B2DLPP-L1算法能够较好地对数据进行降维,不仅能够保持高维数据中的有效信息,降低计算复杂程度,提高算法的运行效率,同时还能够克服存在外点情况下分类准确率较低问题,提高算法的鲁棒性.通过选择不同的人脸数据库进行实验,实验结果表明,在存在外点的情况下,运用最近邻分类器时能够取得更高的分类准确率,同时所需的分类时间有所减少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾维敏	第二炮兵工程大学初级指挥学院	35	217	10.0	13.0
2	丁铭	第二炮兵工程大学初级指挥学院	1	2	1.0	1.0