核稀疏保留投影及在步态识别中的应用
针对已有基于线性变换的稀疏保留投影方法在解决实际问题时,会遇到维数灾难和小样本问题.通过引入核方法,提出一种核稀疏保留投影方法.首先采用非线性变换将原始数据映射到高维特征空间,而后在这个高维空间进行稀疏重构,并对得到的系数矩阵进行降维优化,最终得到所需的投影矩阵.将其应用到步态识别中,采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,实验结果表明,本文方法取得了令人满意的识别效果.
稀疏保留投影、核方法、步态识别、步态能量图
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划863基金项目2008AA01Z148;国家自然科学基金项目60975022;博士点专项科研基金项目20102304110004
2013-04-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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