L2,1范数正则化的广义核判别分析及其人脸识别

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 10次 | 上传用户：yisheng8585

【摘要】

：

特征选取和子空间学习是人脸识别的关键问题。为更准确选取人脸中丰富的非线性特征,并解决小样本问题,提出了一种新的L_(2,1)范数正则化的广义核判别分析(generalized kernel discriminant analysis based on L_(2,1)-norm regularization,L21GKDA)。利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间中,得到广义核Fisher鉴别

【作者】

：

傅俊鹏陈秀宏葛骁倩

【机构】

：

江南大学数字媒体学院

【出处】

：

计算机科学与探索

【发表日期】

：

2017年01期

【关键词】

：

人脸识别特征选取子空间学习 L2 1范数核判别分析 face recognition feature selection subspace learn

【基金项目】

：

国家自然科学基金~~

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