对称局部保持的半监督维数约简算法

作     者：徐金成 XU Jin-cheng

作者机构：广东司法警官职业学院信息管理系广东广州510520 

出 版 物：《华南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2017年第45卷第3期

页      面：89-96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：国家自然科学基金资助项目(61402118)~~ 

主　　题：对称限制 半监督学习 维数约简 人脸识别 

摘      要：针对自然界较多图像具有对称的特点以及数据分布大多呈一定的流形结构情况,提出了一种对称局部保持的半监督维数约减(SLPSDR)算法.该算法使用矩阵定义维数约减映射矩阵元素之间的关系,使图像中对称的像素点对应的映射矩阵的值之间的差别最小;同时为了利用无标签训练样本保持数据的流形结构,要求低维空间中每个点的邻域关系与高维空间中的邻域关系相似.在CMU PIE、Extend Yale B、ORL、AR人脸数据库上的实验结果表明,图像数据明显的对称特点使得SLPSDR算法优于其他对比的维数约减算法.