【摘 要】
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基于L1范数的二维最大间距准则算法直接求解十分复杂,即使采用贪心算法将原问题简化,求解方法的复杂度仍然很高,而且不能得到全局最优解。针对此问题提出了新的求解方法,将粒子群优化算法与基于L1范数的二维最大间距准则算法有效的结合,利用粒子群算法优化降维的投影矩阵,同时利用L1范数的二维最大间距准则构造粒子群的适应度函数,使算法能够得到全局最优解,提高人脸识别的精度。改进算法在ORL、Yale以及加噪数
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基于L1范数的二维最大间距准则算法直接求解十分复杂,即使采用贪心算法将原问题简化,求解方法的复杂度仍然很高,而且不能得到全局最优解。针对此问题提出了新的求解方法,将粒子群优化算法与基于L1范数的二维最大间距准则算法有效的结合,利用粒子群算法优化降维的投影矩阵,同时利用L1范数的二维最大间距准则构造粒子群的适应度函数,使算法能够得到全局最优解,提高人脸识别的精度。改进算法在ORL、Yale以及加噪数据集上的实验验证了该算法的有效性。
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