一种鲁棒性的联结图嵌入与稀疏回归的LDA算法及其人脸识别

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中文摘要：针对线性判别分析(LDA)算法对异常值较为敏感的特点,为了提高算法的鲁棒性,提出了鲁棒性的联结图嵌入与稀疏回归的LDA算法.该算法首先组合图嵌入与基于L2,1 范数稀疏回归的目标函数,使得谱图向量和最优回归向量可同时学习得到,然后采用交替迭代优化的方法,经过一系列变换求出最优投影矩阵,最后将训练样本和测试样本投影到该低维子空间中,利用最近欧式距离分类器进行分类.由于将L2,1 范数作用于损失函数和正则化项上,能够使特征选择和子空间学习同时进行,增强了算法的鲁棒性,有效地提高了识别性能.在ORL和PIE人脸库上的实验结果表明,新算法具有较好的鉴别能力.

作者：

牛强

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作者单位：

中移(苏州)软件技术有限公司

关键词：

线性判别分析图嵌入稀疏回归 L2,1范数子空间学习

出版年：

2024

江苏通信

江苏省通信学会

江苏通信

影响因子：0.062

ISSN：1007-9513

年,卷(期)：2024.40(4)