多流形的非监督线性差分投影算法

来源：计算机科学与探索杂志2016年第11期北京时间：

作者：杨章静，万鸣华，王巧丽，张凡龙，杨国为

单位：1. 南京审计大学 工学院，南京 2118152. 南京理工大学 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室, 南京 2100943. 南京晓庄学院 可信云计算与大数据分析重点实验室，南京 2111714. 南昌航空大学 江西省图像处理与模式识别重点实验室，南昌 330063

摘要：针对非监督线性差分投影（unsupervised linear differential projection，ULDP）在特征提取过程中存在的不足，提出了基于多流形的非监督线性差分投影（multi-manifold unsupervised linear differential projection，MULDP）算法，并将其应用于人脸识别中。MULDP首先构造出多流形局部近邻图和多流形最大全局方差，然后通过多目标最优化问题求解出嵌入在高维空间的低维流形。这种映射不仅能表示全局结构，还能表示局部结构。该算法可以得到嵌入在高维空间的低维流形，更好地实现了局部与全局结构信息的有效保持。在ORL、Yale及AR人脸库上的实验结果验证了所提算法的优越性。

关键词：人脸识别,特征提取,多流形,非监督线性差分投影（ULDP）