| 自适应正则化核二维判别分析 |
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| 引用本文： | 姜伟,张晶,杨炳儒.自适应正则化核二维判别分析[J].模式识别与人工智能,2014(12). |
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| 作者姓名： | 姜伟 张晶 杨炳儒 |
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| 作者单位： | 1. 辽宁师范大学 数学学院 大连116029
2. 北京科技大学 计算机与通信工程学院 北京100083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，辽宁省教育厅科学研究项目 |
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| 摘 要： | 传统的半监督降维技术中,在原特征空间中定义流形正则化项,但其构造无助于接下来的分类任务.针对此问题,文中提出一种自适应正则化核二维判别分析算法.首先每个图像矩阵经奇异值分解为两个正交矩阵与一个对角矩阵的乘积,通过两个核函数将两个正交矩阵列向量从原始非线性空间映射到一个高维特征空间.然后在低维特征空间中定义自适应正则化项,并将其与二维矩阵非线性方法整合于单个目标函数中,通过交替优化技术,在两个核子空间提取判别特征.最后在两个人脸数据集上的实验表明,文中算法在分类精度上获得较大提升.
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| 关 键 词： | 核函数 判别分析 降维 半监督学习 自适应正则化 |
Adaptive Regularization Based Kernel Two Dimensional Discriminant Analysis |
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| JIANG Wei,ZHANG Jing,YANG BingRu.Adaptive Regularization Based Kernel Two Dimensional Discriminant Analysis[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2014(12). |
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| Authors: | JIANG Wei ZHANG Jing YANG BingRu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Kernel Function Discriminant Analysis Dimensionality Reduction Semi_supervised Learning Adaptive Regularization |
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