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研究论文

基于低秩局部保持投影的鲁棒图像表示

出版:2021年6月18日出版历史
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摘要

局部保持投影(LPP)是一种保持数据邻域图结构的降维算法。然而,传统的LPP对数据中存在的异常值很敏感。本文提出了一种新的低秩LPP模型LR-LPP。在这个新模型中,原始数据被分解为干净的本征分量和噪声分量。然后,基于编码在低阶特征中的干净本征分量学习投影矩阵。噪波分量受1-对异常值更稳健的范数。最后,将LR-LPP模型推广到LR-FLPP,其中低维特征是通过F范数测量的。LR-FLPP将减少聚集误差并削弱异常值的影响,这将使所提出的LR-FLPP对异常值更加鲁棒。在公共图像数据库上的实验结果证明了所提出的LR-LPP和LR-FLPP的有效性。

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  1. 基于低秩局部保持投影的鲁棒图像表示

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        从数据中发现知识的封面图像ACM事务
        ACM数据知识发现事务 第15卷第4期
        2021年8月
        486页
        国际标准编号:1556-4681年
        EISSN公司:1556-472倍
        DOI(操作界面):10.1145/3458847
        期刊目录

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        出版商

        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 出版:2021年6月18日
        • 认可的:2020年11月1日
        • 修订过的:2020年5月1日
        • 收到:2019年8月1日
        发布于tkdd公司第15卷第4期

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