闫雪梅
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：聊城大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 双重稀疏保持投影(英文)被引量：1
- 2012年
- 稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。
- 闫雪梅张丽梅郭文彬
- 关键词：降维人脸识别
- 基于谱技巧稀疏保持判别分析(英文)
- 2012年
- 稀疏保持判别分析(SPDA)是一种新型的基于图的半监督降维(SSDR)方法,近年来已被成功应用于解决诸多实际问题(如人脸识别).SPDA基于数据的稀疏重构关系建图,由于稀疏的特性,从而包含自然的判别信息.然而,在SPDA计算中涉及到稠密矩阵的特征分解从而导致在存储和记忆方面会耗费大量时间,为此,我们提出了一种新的SSDR算法-基于谱技巧稀疏保持判别分析(SSPDA),该方法将稀疏表示与谱技巧结合在一起.具体地,首先把投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助岭回归技巧得到投影方向向量,从而有效的避免了稠密矩阵的特征分解问题.在两个单标号人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性.
- 闫雪梅张丽梅郭文彬
- 关键词：岭回归降维人脸识别
