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万明华;陈雪雨;詹天明;徐超;杨国伟;周慧婷

稀疏模糊二维鉴别局部保持投影（SF2DDLPP）用于鲁棒图像特征提取。 （英语） Zbl 1527.68256号

信息科学。 563, 1-15 (2021).
摘要：近年来，基于二维判别局部保留投影（2DDLPP）算法的图像特征提取算法已成功应用于多个领域。2DDLPP可以使用二维图像表示数据来维持局部固有流形结构的判别信息。然而，2DDLPP算法遇到了重叠点（离群点）的敏感性问题，并且在实际应用中需要较高的计算成本。为了解决上述问题，我们引入了一种新的弹性特征提取算法，称为稀疏模糊2D鉴别局部保持投影（SF2DDLPP）。首先，使用模糊k近邻（FKNN）计算隶属度矩阵，并将其应用于类内加权矩阵和类间加权矩阵。其次，发展了两个定理来直接求解广义特征函数。最后，利用弹性网回归回归出最优稀疏模糊2D判别投影矩阵。实验表明，该算法在多个人脸（ORL、耶鲁、AR和耶鲁B）、USPS和掌纹数据集上的有效性和稳定性。

引用于三文件

MSC公司：

68单位10 图像处理的计算方法
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68分10秒 模式识别、语音识别

关键词：

二维鉴别局部保持投影（2DDLPP）;特征提取;弹性网回归;模糊k近邻（FKNN）;模糊集理论

软件：

深度实验室
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Wan}等人，《信息科学》。563，1--15（2021；Zbl 1527.68256）
全文： 内政部

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