基于特征分组与特征值最优化的距离度量学习方法

摘要：

主流的距离度量学习方法都需要求解半正定规划（Semi‐definite programming ，SDP）问题，而其中每次循环迭代中的矩阵完全特征分解运算使得现有方法计算复杂度很高，实用性不强，难以应用在大规模数据环境。本文提出了一种基于特征分组与特征值最优化的距离度量学习方法。引入特征分组算法，根据特征各维数之间相关性对图像底层特征进行分组。在一定的约束条件下，将求解SDP问题转化为特征值最优化问题，在每次循环迭代中只需计算矩阵最大特征值对应的特征向量。实验结果表明该方法能有效地降低计算复杂度，减少度量矩阵的学习时间，并且能取得较好的分类结果。

关键词：距离度量学习、半正定规划、特征分组、特征值最优化、度量矩阵

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60872142，61301232资助项目；全军军事学研究生课题资助项目。

在线出版日期：2015-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：830-838