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针对位于非线性流形上类别数据的判别分析问题,提出了一种基于测地Gabriel图的局部判别器融合算法.利用测地距离表征流形的内在几何结构,由此构造测地Gabriel图确定异类数据相互靠近的局部临界区域,进而训练得到局部线性的判别器.整体的非线性判别器由多个局部判别器融合得到:基于柔性边界准则函数,以迭代优化的方式,为每个局部判别器分配最佳的权重系数,整体上逐步提高异类样本间的区分度.在人工合成数据集以及人脸图像库上的实验证明了本文算法的有效性.