高效求解方法的核典型相关分析算法

摘要：

针对高维小样本数据在核化图嵌入过程中出现的复杂度问题,引入基于核化图嵌入(kernel extension of graph embedding)的快速求解模型,提出了一种新的KGE/CCA算法(KGE/CCA-St).首先将样本数据投影到维数远低于原样本空间维数的总体散度矩阵对应的秩空间,然后采用核典型相关分析进行特征提取,整个过程减少了核矩阵的计算量.在Yale人脸库和JAFFE人脸库上进行仿真实验,结果表明这种KGE/CCA算法的识别率明显优于KFD、KLPP和KNPE算法的识别率;和传统的KGE/CCA算法相比,在不影响识别率的情况下,KGE/CCA-St算法有效减少了计算时间.

关键词：核化图、典型相关分析、降维处理、散度矩阵

所属期刊栏目：11

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61501147;the Natural Science Foundation of Heilongjiang Province under Grant No.F2015040

在线出版日期：2017-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：286-293