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一种可鉴别的稀疏保局投影算法
被引量：
1
1
作者
苟建平
詹永照
+1 位作者
张建明
沈项军
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期691-696,共6页
为了增强高维数据在低维子空间中的模式识别能力,假设任意2个类别相同的相似样本其稀疏表示也相似,并基于SPP和LPP思想,提出一种可鉴别稀疏保局投影降维新方法 DSLPP.该方法通过稀疏表示学习和保局部投影,使得在投影子空间中不仅能够保...
为了增强高维数据在低维子空间中的模式识别能力,假设任意2个类别相同的相似样本其稀疏表示也相似,并基于SPP和LPP思想,提出一种可鉴别稀疏保局投影降维新方法 DSLPP.该方法通过稀疏表示学习和保局部投影,使得在投影子空间中不仅能够保持稀疏表示对数据很好的表达能力,而且较好地获取高维数据所蕴含的本质局部流形结构和自然判别信息,从而增强高维数据在子空间中的表示能力和可鉴别能力.在3个典型的人脸数据集Yale,ORL和PIE29上,将所提出方法 DSLPP与PCA,LPP,NPE和SPP进行对比试验.结果表明DSLPP是一种有效的降维方法,能够较好地改善高维数据在低维子空间中的分类效果.
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关键词
可鉴别稀疏保局投影
稀疏保持投影
保局部投影
稀疏表示
降维
模式分类
下载PDF
职称材料
题名
一种可鉴别的稀疏保局投影算法
被引量：
1
1
作者
苟建平
詹永照
张建明
沈项军
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期691-696,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61502208
61170126)
+3 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2015M570411)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150522)
江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520007)
江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目(14JDG037)
文摘
为了增强高维数据在低维子空间中的模式识别能力,假设任意2个类别相同的相似样本其稀疏表示也相似,并基于SPP和LPP思想,提出一种可鉴别稀疏保局投影降维新方法 DSLPP.该方法通过稀疏表示学习和保局部投影,使得在投影子空间中不仅能够保持稀疏表示对数据很好的表达能力,而且较好地获取高维数据所蕴含的本质局部流形结构和自然判别信息,从而增强高维数据在子空间中的表示能力和可鉴别能力.在3个典型的人脸数据集Yale,ORL和PIE29上,将所提出方法 DSLPP与PCA,LPP,NPE和SPP进行对比试验.结果表明DSLPP是一种有效的降维方法,能够较好地改善高维数据在低维子空间中的分类效果.
关键词
可鉴别稀疏保局投影
稀疏保持投影
保局部投影
稀疏表示
降维
模式分类
Keywords
discriminative
sparsity
locality
preserving
projection
sparsity
preserving
projection
locality
preserving
projection
sparse
representation
dimensionality
reduction
pattern
classification
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种可鉴别的稀疏保局投影算法
苟建平
詹永照
张建明
沈项军
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
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