【摘 要】
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提出一种基于指数降维的监督型稀疏保持典型相关分析算法.通过将样本的类别信息与样本特征相融合,克服以往引入监督信息导致重建误差增大的缺陷,同时实现类内相关的最大化与
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61210005,61331021)
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提出一种基于指数降维的监督型稀疏保持典型相关分析算法.通过将样本的类别信息与样本特征相融合,克服以往引入监督信息导致重建误差增大的缺陷,同时实现类内相关的最大化与类间相关的最小化;针对传统算法处理稀疏信号的高维小样本问题的瓶颈,改进算法对总体散布矩阵做指数化的处理,既保留有效信息,又将总体散布矩阵非奇异化,克服PCA预处理散布矩阵导致有效信息流失的缺陷.依据ORL,Yale,AR和FERET人脸数据库而进行的仿真实验表明,该算法比其他的典型相关分析方法具有更好的识别效果.
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