L_(2,1)范数正则化的广义核判别分析及其人脸识别

作     者：傅俊鹏 陈秀宏 葛骁倩 FU Junpeng;CHEN Xiuhong;GE Xiaoqian

作者机构：江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2017年第11卷第1期

页      面：124-133页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金~~ 

主　　题：人脸识别 特征选取 子空间学习 L2,1范数 核判别分析 

摘      要：特征选取和子空间学习是人脸识别的关键问题。为更准确选取人脸中丰富的非线性特征,并解决小样本问题,提出了一种新的L_(2,1)范数正则化的广义核判别分析(generalized kernel discriminant analysis based on L_(2,1)-norm regularization,L21GKDA)。利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间中,得到广义核Fisher鉴别准则,再利用一种有效变换将该非线性模型转化为线性回归模型;为了能使特征选取和子空间学习同时进行,在模型中加入了一种L_(2,1)范数惩罚项,并给出该正则化方法的求解算法。因为方法借助于L_(2,1)范数惩罚项的特征选取能力,所以它能有效地提高识别率。在ORL、AR和PIE人脸库上的实验结果表明,新算法能有效选取人脸的非线性特征,提高判别能力。