基于低秩表示线性保持投影的特征提取算法

摘要：

为了在特征提取过程中保持数据低秩特性不变,提出了一种基于低秩表示的线性保持投影算法用于维数约简.它能够使降维后的低维空间中的数据依旧较好地保持在原始高维空间中的低秩特性,准确地学习出数据的低维子空间.通过构建两个不同的低秩表示模型来揭示两种不同结构特性的低秩权重,然后以保持数据的这两个低秩权重关系为目的来求解高维数据的低维空间.在ORL库和Yale库人脸库上的实验结果证明,该算法比传统的特征提取方法更有效.

关键词：低秩表示、低秩权值、线性保持投影、特征提取

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51365017,61305019;江西省科技厅青年科学基金20132bab211032

在线出版日期：2015-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：296-300,306