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稀疏保持判别投影在人脸识别中的应用。(英语) Zbl 1400.94029
摘要:降维对于理解隐藏在高维数据中的内在结构非常重要。近年来,稀疏表示模型在降维中得到了广泛的应用。本文提出了一种新的监督学习方法&稀疏保持判别投影(SPDP)。SPDP是流形学习和稀疏表示的结合体,它试图保持数据的稀疏表示结构,同时最大化类间可分性。具体地说,SPDP首先通过类PCA分解生成一个级联字典,然后在构造的字典下用最小二乘法学习每个样本的稀疏表示结构。其次,定义了一个局部类间可分性函数来表征样本在不同子流形中的分散性。然后,SPDP将学习到的稀疏表示信息与局部类间关系相结合,构造判别函数。最后,将该方法转化为广义特征值问题。在多个常用人脸数据库上的大量实验结果证明了该方法的可行性和有效性。
理学硕士:
94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
68吨10 模式识别,语音识别
68T45型 机器视觉与场景理解
软件:
CMU派;KPCA加LDA
PDF格式 双歧杆菌 引用
全文: 内政部
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