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基于最大边界准则的稀疏局部嵌入特征提取方法
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]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330000, [2]南昌航空大学信息工程学院,南昌330000, [3]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,南京210094, [4]南京晓庄学院可信云计算与大数据分析重点实验室,南京211171
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（61462064,61272077,61203243,61262019,61362031）;高维信息智能感知与系统教育部重点实验室（南京理工大学）基金资助项目（30920140122006）;中国博士后基金资助项目（2014T70453.2013M530223）
作者： 刘毛溪[1,2], 万鸣华[1,3,4], 孙成立[2], 王巧丽[2]
关键词： 特征提取, 局部线性嵌入, 最大边界准则, 弹性网回归
中文摘要：

针对局部线性嵌入算法（LLE）无法利用样本的鉴别信息,最大边界准则算法（MMC）对非线性数据处理能力较弱的不足,提出一种基于最大间距准则的稀疏局部嵌入（SLE/MMC）特征提取算法.在保持局部近邻的前提下,首先在类内紧致图中使同类样本尽可能地聚集在一起;然后在类间惩罚图中使不同类别的样本尽可能分离;最后使用弹性网回归算法得到一个最优的稀疏投影矩阵.为了避免小样本问题,采用MMC的形式构造目标函数.在ORL、Yale以及UMIST人脸库上的实验结果可以看到,同其他几种方法（PCA、LLE和MMC）相比,SLE/MMC具有更高的识别率,表明该方法具有更高效的特征提取能力.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049