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结合成对约束的近邻稀疏保留投影算法
1
作者
彭澎
郝矿荣
+1 位作者
丁永生
郭爽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第7期176-180,共5页
稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法,无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题,提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息,引入成对约束监督的思...
稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法,无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题,提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息,引入成对约束监督的思想,利用样本类别指导稀疏重构过程,最后定义能最大限度保留稀疏系数中蕴含的类别信息的低维子空间。将该算法用于人脸识别,实验结果证明了算法在识别率以及运行时间上的有效性和可行性。
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关键词
降维
近邻稀疏保留投影
成对约束
人脸识别
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职称材料
题名
结合成对约束的近邻稀疏保留投影算法
1
作者
彭澎
郝矿荣
丁永生
郭爽
机构
东华大学信息科学与技术学院
数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第7期176-180,共5页
基金
国家自然科学基金重点项目(No.61134009)
长江学者和创新团队发展计划(No.IRT1220)
+4 种基金
上海领军人才专项资金
上海市科学技术委员会重点基础研究项目(No.13JC1407500
No.11JC1400200)
上海市教育委员会科研创新项目(No.14ZZ067)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.2232012A3-04)
文摘
稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法,无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题,提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息,引入成对约束监督的思想,利用样本类别指导稀疏重构过程,最后定义能最大限度保留稀疏系数中蕴含的类别信息的低维子空间。将该算法用于人脸识别,实验结果证明了算法在识别率以及运行时间上的有效性和可行性。
关键词
降维
近邻稀疏保留投影
成对约束
人脸识别
Keywords
dimensionality reduction
locally sparsity preserving projection
pairwise constraint
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合成对约束的近邻稀疏保留投影算法
彭澎
郝矿荣
丁永生
郭爽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
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