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文檔簡(jiǎn)介
1、流形學(xué)習(xí)理論較好的刻畫了高維數(shù)據(jù)的內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu),已被廣泛的應(yīng)用到圖像識(shí)別、文檔聚類、圖像檢索等領(lǐng)域。其中局部保持投影算法(Locality Preserving Projection,LPP)是典型的線性流形學(xué)習(xí)算法。然而LPP的性能依賴兩個(gè)參數(shù)k和t導(dǎo)致算法不夠自適應(yīng),而且通過計(jì)算樣本間歐氏距離構(gòu)造的鄰域圖對(duì)于樣本噪聲非常敏感,鄰域圖很容易受到噪聲的影響而發(fā)生改變。稀疏描述可以很好的反映數(shù)據(jù)的內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu),借助稀疏表示理論,通過使用L
2、1范數(shù)方法求解稀疏表示的最優(yōu)解,利用解出的系數(shù)構(gòu)造數(shù)據(jù)權(quán)重矩陣來表示數(shù)據(jù)間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系,提出稀疏局部保持投影(sparsity preserving projections,SPP)。SPP算法使用稀疏表示思想,使得算法對(duì)于樣本噪聲影響因素是魯棒的,同時(shí)對(duì)構(gòu)造鄰域圖的參數(shù)選擇也是自適應(yīng)的,因此算法更容易在實(shí)際中得到應(yīng)用。本文在PIE庫(kù)和FERET庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了算法的有效性。但SPP算法忽略了樣本的類別信息,導(dǎo)致算法性能還有欠
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