基于稀疏重构的判别分析

摘要：

为了解决现有判别分析算法对残缺和遮挡等外部干扰比较敏感的问题,从局部稀疏表示的角度,提出一种基于稀疏重构的判别分析(SDA)降维算法.该算法首先利用稀疏表示完成各个类内局部稀疏重构,然后通过非所在类内的样本均值完成各样本的类间局部稀疏重构,最后在降维过程中保持类间和类内的稀疏重构信息之比.在AR和UMIST人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与基于图优化的Fisher分析(GbFA)算法和基于重构判别分析(RDA)算法相比,该算法提高了基于近邻分类的最高识别准确率2％ ～ 10％.

关键词：降维、判别分析、稀疏表示、稀疏重构、人脸识别

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71171148;绍兴文理学院校科研项目2013LG1014

在线出版日期：2014-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1608-1612