基于流形学习的正交稀疏保留投影

摘要：

稀疏保留投影通过保留样本之间的全局稀疏重构关系来进行特征提取，获得了良好的分类效果。但是，稀疏保留投影得到的投影变换通常不是正交的，而且在实际应用中，正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。另外，根据流形学习理论，局部流形结构比全局欧式结构更重要。因此，文中在稀疏保留投影中引入了流形结构保留和正交投影，提出了整体正交流形稀疏保留投影( HOMSPP)和迭代正交流形稀疏保留投影( IOMSPP)两种实现算法来实现人脸和掌纹图像的特征提取。

关键词：人工智能、人脸和掌纹图像特征提取、流形学习、正交稀疏保留投影、子空间学习

分类号：TP301.6(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61073113,61272273;江苏省333工程BRA2011175

在线出版日期：2014-08-09（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：34-37,42