高效求解方法的核典型相关分析算法

发布时间：2018-04-22 00:32

  本文选题：核化图 + 典型相关分析　； 参考：《计算机科学与探索》2017年02期

【摘要】：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(kernel extension of graph embedding)的快速求解模型,提出了一种新的KGE/CCA算法(KGE/CCA-S_t)。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算法相比,在不影响识别率的情况下,KGE/CCA-S_t算法有效减少了计算时间。
[Abstract]:In view of the complexity of high dimensional small sample data in the embedding process of nuclear graph, a fast solution model based on kernel extension of graph embedding is introduced, and a new KGE/CCA algorithm (KGE/CCA-S_t) is proposed. First, the sample data is projected to the overall divergence moment of dimension far below the original sample space dimension. The rank space corresponding to the array, then the kernel canonical correlation analysis is used to extract the feature, the whole process reduces the calculation of the kernel matrix. The simulation experiments on the Yale face database and the JAFFE face database show that the recognition rate of this KGE/CCA algorithm is obviously superior to the recognition rate of the KFD, KLPP and KNPE algorithms; compared with the traditional KGE/CCA algorithm, the recognition rate is no longer than the traditional KGE/CCA algorithm. Under the influence of recognition rate, the KGE/CCA-S_t algorithm effectively reduces the computation time.

【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金No.61501147 黑龙江省自然科学基金No.F2015040~~
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1784823