边界近邻零空间鉴别分析

摘要：

提出了一种边界近邻零空间鉴别分析算法.算法首先定义了新的目标函数,通过对该目标函数的理论分析与证明指出首先用PCA将高维样本降维至一个低维子空间,而在此低维子空间该目标函数并不损失任何有效的鉴别信息；算法不但能有效地解决本问题,而且仅需通过3次特征值分解就可求出具有正交性的投影矩阵,从而有效地提高了算法的识别性能.最后也给出了该算法基于核映射的非线性拓展.人脸库上的实验结果证实了所提方法的有效性.

关键词：边界近邻、零空间、目标函数、小样本问题、特征值分解

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60975009,61170060;安徽省自然科学基金1208085QF123,11040606M135;安徽省高等学校自然科学基金KJ2012Z084,KJ2011A083

在线出版日期：2013-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：291-294