基于特征分组与特征值最优化的距离度量学习方法

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 3次 | 上传用户：taiyangkaimen

【摘要】

：

主流的距离度量学习方法都需要求解半正定规划(Semi-definite programming,SDP)问题,而其中每次循环迭代中的矩阵完全特征分解运算使得现有方法计算复杂度很高,实用性不强,难以应用在大规模数据环境。本文提出了一种基于特征分组与特征值最优化的距离度量学习方法。引入特征分组算法,根据特征各维数之间相关性对图像底层特征进行分组。在一定的约束条件下,将求解SDP问题转化为特征值最优化问

【作者】

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赵永威张蕾李弼程王挺进吕清秀

【机构】

：

解放军信息工程大学信息系统工程学院,郑州升达经贸管理学院

【出处】

：

数据采集与处理

【发表日期】

：

2015年04期

【关键词】

：

距离度量学习半正定规划特征分组特征值最优化度量矩阵 distance metric learning semi-definite programming

【基金项目】

：

国家自然科学基金（60872142,61301232）资助项目, 全军军事学研究生课题资助项目

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