基于流形学习的正交稀疏保留投影鉴别分析

来源：计算机技术与发展杂志2015年第01期北京时间：

作者：凌若冰;荆晓远;吴飞;姚永芳;李文倩

摘要：稀疏保留投影( SPP)是一种保留样本间的稀疏重构关系的特征提取方法。但是根据流形学习理论,考虑局部流形结构比考虑全局欧氏结构更重要。此外,SPP得到的不是一组正交的投影向量,特征间存在冗余信息。为解决该问题,文中提出一种改进的稀疏保留投影算法,在SPP中引入有监督的流形学习,使得所得投影空间正交,并用迭代的方式求解最优投影变换,称为基于流形学习的迭代正交稀疏保留鉴别分析( MLIOSDA)。同时提出一种终止准则终止迭代。在CAS-PEAL人脸数据库和PolyU掌纹数据库的实验结果表明,文中提出的方法与一些相关方法相比有效地提高了识别结果。

关键词：特征提取;流形学习;稀疏保留投影;正交;鉴别;终止准则