基于流形学习的正交稀疏保留投影鉴别分析

摘要：

稀疏保留投影( SPP)是一种保留样本间的稀疏重构关系的特征提取方法。但是根据流形学习理论,考虑局部流形结构比考虑全局欧氏结构更重要。此外,SPP得到的不是一组正交的投影向量,特征间存在冗余信息。为解决该问题,文中提出一种改进的稀疏保留投影算法,在SPP中引入有监督的流形学习,使得所得投影空间正交,并用迭代的方式求解最优投影变换,称为基于流形学习的迭代正交稀疏保留鉴别分析( MLIOSDA)。同时提出一种终止准则终止迭代。在CAS-PEAL人脸数据库和PolyU掌纹数据库的实验结果表明,文中提出的方法与一些相关方法相比有效地提高了识别结果。

关键词：特征提取、流形学习、稀疏保留投影、正交、鉴别、终止准则

分类号：TP301(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61272273;江苏省普通高校研究生科研创新计划CXLX13465

在线出版日期：2015-01-30（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：66-69,73