【摘 要】
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针对高维小样本数据在核化图嵌入过程中出现的复杂度问题,引入基于核化图嵌入(kernelextensionofgraphembedding)的快速求解模型,提出了一种新的KGE/CCA算法(KGE/CCA-St)。首先将样
【机 构】
:
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61501147;黑龙江省自然科学基金No.F2015040~~
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针对高维小样本数据在核化图嵌入过程中出现的复杂度问题,引入基于核化图嵌入(kernelextensionofgraphembedding)的快速求解模型,提出了一种新的KGE/CCA算法(KGE/CCA-St)。首先将样本数据投影到维数远低于原样本空间维数的总体散度矩阵对应的秩空间,然后采用核典型相关分析进行特征提取,整个过程减少了核矩阵的计算量。在Yale人脸库和JAFFE人脸库上进行仿真实验,结果表明这种KGE/CCA算法的识别率明显优于KFD、KLPP和KNPE算法的识别率;和传统的KGE/CCA算
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