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题名基于流形学习的正交稀疏保留投影
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作者
刘茜
荆晓远
李文倩
姚永芳
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机构
南京邮电大学自动化学院
武汉大学软件工程国家重点实验室
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出处
《计算机技术与发展》
2014年第7期34-37,42,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61073113
61272273)
江苏省333工程(BRA2011175)
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文摘
稀疏保留投影通过保留样本之间的全局稀疏重构关系来进行特征提取,获得了良好的分类效果。但是,稀疏保留投影得到的投影变换通常不是正交的,而且在实际应用中,正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。另外,根据流形学习理论,局部流形结构比全局欧式结构更重要。因此,文中在稀疏保留投影中引入了流形结构保留和正交投影,提出了整体正交流形稀疏保留投影(HOMSPP)和迭代正交流形稀疏保留投影(IOMSPP)两种实现算法来实现人脸和掌纹图像的特征提取。
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关键词
人工智能
人脸和掌纹图像特征提取
流形学习
正交稀疏保留投影
子空间学习
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Keywords
artificial intelligence
face and palmprint image feature extraction
manifold learning
orthogonal sparsity preserving projec-tions
subspace learning
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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