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1. 基于稀疏重构的判别分析

齐鸣鸣向阳

计算机应用 2014, 34 (6): 1608-1612. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.06.1608

摘要（194）

PDF （643KB）（688）

为了解决现有判别分析算法对残缺和遮挡等外部干扰比较敏感的问题,从局部稀疏表示的角度,提出一种基于稀疏重构的判别分析(SDA)降维算法。该算法首先利用稀疏表示完成各个类内局部稀疏重构,然后通过非所在类内的样本均值完成各样本的类间局部稀疏重构,最后在降维过程中保持类间和类内的稀疏重构信息之比。在AR和UMIST人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与基于图优化的Fisher分析(GbFA)算法和基于重构判别分析(RDA)算法相比,该算法提高了基于近邻分类的最高识别准确率2%~10%。

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2. 成对约束指导的稀疏保持投影

齐鸣鸣

计算机应用 2012, 32 (12): 3315-3318. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03315

摘要（846）

PDF （564KB）（434）

针对稀疏保持投影的稀疏重构过程中监督信息不足的问题，提出一种成对约束指导的稀疏保持投影算法。该算法在训练样本数据的稀疏重构的过程中，通过引入正约束和负约束监督信息指导稀疏重构，使得稀疏保持投影有效地融合了约束监督信息。在UMIST、YALE和AR人脸库人脸数据集上的实验结果表明，与无监督的稀疏保持投影相比，该方法提高了基于最近近邻分类算法的5%~15%识别准确率，有效地提高了降维分类性能。