直接正交鉴别保局投影算法

针对保局投影(LPP)及其衍生出的算法在人脸识别时须先采用主成分分析(PCA)算法对高维样本降维后才能应用,本文基于正交鉴别保局投影(ODLPP,orthogonal discriminal locality pre-serving projection)算法,提出了一种直接ODLPP(DODLPP)算法,利用拉普拉斯矩阵性质进行了相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中提取投影矩阵。为解决ODLPP算法的小样本问题,给出先求解局部类内散度矩阵的零空间,然后再最大化类间散度矩阵的求解思路。人脸库上的实验结果表明所提算法的有效性。

基于改进的保局投影视频特征提取

提出一种视频镜头特征提取方法.针对保局投影变换要预先指定降维后的维数和近邻参数K,根据降维前后的结构误差提出确定最佳降维维数的方法,结合各个数据点邻域的统计特征实现近邻参数K的动态选择.在此基础上,将多个视频镜头的高维特征投影到低维空间获得最佳投影矩阵,新的视频特征根据此投影矩阵进行降维处理.对比实验结果表明,通过保局投影变换提取出来的特征比其它特征更加有利于视频的镜头分割.

具有局部结构保留性质的PCA改进算法

保局投影(LPP)是一种局部结构保留算法,它使得每个数据点和它的近邻点在投影空间中尽可能地保持相近.结合LPP的几何思想,本文提出一种具有局部结构保留特性的PCA改进算法——保局PCA(LP-PCA).该算法通过构造数据集的邻接图及其补图,对近邻点和非近邻点采取不同的处理方式.在获得数据集全局结构的同时,可有效保留数据集的局部结构.在模拟数据集和现实数据集上进行实验,实验结果验证该算法的有效性.