一种半监督人脸数据可分性特征提取方法

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针对人脸数据维数高,可分性差的问题,提出一种半监督人脸数据可分性特征提取方法——SCC-LDA。SCC-LDA先采用稀疏概念编码(Sparse Concept Coding,SCC)进行非监督特征提取,以获取保留人脸数据固有空间几何结构的低维稀疏表达;然后采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)在SCC子空间进行有监督特征提取,进一步提取数据的可分性特征并降维。采用K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类器和最小距离(Minimum Di
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