计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
3期
760-762,779
,共4页
稀疏保留投影算法%类间差异%稀疏重构%类间散度
稀疏保留投影算法%類間差異%稀疏重構%類間散度
희소보류투영산법%류간차이%희소중구%류간산도
Sparse Preserving Projection (SPP) algorithm%difference between classes%sparse reconstruction%divergence between classes
针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法.该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类.该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验.实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25 s,识别率能达到95％以上,实验数据验证了算法的有效性.
針對稀疏保留投影(SPP)算法運行時間較長併且忽略瞭樣本的類間差異信息的問題,在稀疏保留投影算法的基礎上,提齣瞭全跼加權稀疏跼部保留投影(GWSLPP)算法.該算法在保持樣本的稀疏重構關繫的同時,使樣本具有很好的鑒彆能力,算法通過對樣本進行稀疏重構處理;然後對樣本進行投影併且最大化樣本的類間散度;最後利用得到的投影將樣本分類.該算法分彆在FERET人臉庫和YALE人臉庫上進行實驗.實驗結果錶明,全跼加權稀疏保留算法在執行時間和識彆率綜閤性能上,優于跼部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,執行時間隻有25 s,識彆率能達到95％以上,實驗數據驗證瞭算法的有效性.
침대희소보류투영(SPP)산법운행시간교장병차홀략료양본적류간차이신식적문제,재희소보류투영산법적기출상,제출료전국가권희소국부보류투영(GWSLPP)산법.해산법재보지양본적희소중구관계적동시,사양본구유흔호적감별능력,산법통과대양본진행희소중구처리;연후대양본진행투영병차최대화양본적류간산도;최후이용득도적투영장양본분류.해산법분별재FERET인검고화YALE인검고상진행실험.실험결과표명,전국가권희소보류산법재집행시간화식별솔종합성능상,우우국부보류투영(LPP)、SPP화FisherFace산법,집행시간지유25 s,식별솔능체도95％이상,실험수거험증료산법적유효성.
