基于测地距离逼近的降维算法

摘要：

TRIMAP算法可以较好地解决一个“将处于某一不明确的黎曼流形上的高维张量数据投影到一低维子空间,而不改变原流形中任一对数据点的测地距离,同时保留识别能力”的问题.但发现了TRIMAP算法中对于图上距离定义的不足,并对其做出了新的定义,重新定义了图上距离的TRIMAP算法,不仅汲取了原算法的优点,并考虑到了不同类之间的大小及各类的疏密程度对属于不同类的样本点之间的距离的影响,可以更有效地识别出待识别样本的类别,提高识别率.经初步的实验验证,在ORL人脸图像的分类问题中获得了比原TRIMAP算法更好的识别性能.

关键词：人脸识别、流形学习、张量、线性判别分析法(LDA)、维数约简

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60773206

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：172-175,197