一种具有Lp范数约束的特征提取算法  

A FEATURE EXTRACTION ALGORITHM WITH LP- NORM CONSTRAINTS

作　　者：刘宁[1] 梁志贞[1] 强梦婷 张磊[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116

出　　处：《计算机应用与软件》2014年第8期249-252,共4页Computer Applications and Software

基　　金：国家自然科学基金项目(61003169;51104157);中央高校基金项目(2012QNA33)

摘　　要：针对Lp范数约束的最大化L1范数主成分分析受样本均值影响的特点,提出一种新的优化模型。该模型能避免样本均值对优化模型的影响。一种迭代算法被用来求解该模型并且取得局部最优解。在NYU_UMIST人脸数据库和UCI数据集上的实验表明该方法的识别性能比以前方法的性能改善1%～3%。The principal component analysis of maximised L1-norm of Lp-norm constraints is easily affected by the sample mean,for this characteristic,we propose a novel optimisation model. The model is able to avoid the effect of the sample mean value on model＇s optimisation. An iterative algorithm is used to solve the model and to obtain the local optimal solution. The experiments on NYU_UMIST face database and UCI data sets show that the recognition performance of the proposed method improves by 1% ～ 3% than that of the previous methods.

关 键 词：主成分分析 优化模型 LP范数 迭代算法 数据集 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]