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姚裕,万鸣华,黄伟.鲁棒的低秩鉴别嵌入回归[J].南京航空航天大学学报,2021,53(5):692-699
鲁棒的低秩鉴别嵌入回归
Robust Low-Rank Discriminant Embedded Regression
投稿时间:2020-10-08  修订日期:2020-12-06
DOI:10.16356/j.1005-2615.2021.05.005
中文关键词:  局部保持投影  低秩回归  监督  特征提取  流形学习
英文关键词:locality preserving projection (LPP)  low-rank regression  supervised  features extracting  manifold-learning
基金项目:2020年江苏省科研与实践创新计划(SJCX20_0670)资助项目;国家自然科学基金面上(61876213)资助项目;江苏省自然科学基金面上(BK20201397)资助项目;江苏省高校自然科学研究重大(18KJA520005)资助项目;2016年广东省自然科学基金-粤东西北创新人才联合培养基金(2016A030307050)资助项目;2016年广东省公益能力研究基金(2016A020225008)资助项目;2017年广东省科技厅平台建设基金(2017A040405062)资助项目。
作者单位邮编
姚裕 南京审计大学信息工程学院南京 211815 211815
万鸣华 南京审计大学信息工程学院南京 211815 211815
黄伟 韩山师范学院计算机与信息工程学院潮州521041 521041
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中文摘要:
      局部保持投影(Locality preserving projection, LPP)在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一种新的模型来发现和提取特征。利用L2,1范数来约束损失函数和回归矩阵,不仅降低了对异常值的敏感性,而且限制了回归矩阵的低秩条件。然后给出了优化问题的求解方法。最后,本文将该方法应用于多个人脸数据库和掌纹数据集进行了性能测试,并将实验结果与现有的一些方法进行比较,结果表明该方法是有效的。
英文摘要:
      Locality preserving projection (LPP) has been widely used in feature extraction. However, LPP does not use category information of data, and uses L2-norm for distance measurement, which is highly sensitive to outliers. We consider the weight matrix of LPP from a supervised perspective, and combine the method of low-rank regression to propose a new model to discover and extract features. By using L2,1-norm to constrain the loss function and the regression matrix, not only the sensitivity to outliers is reduced, but also the low-rank condition of the regression matrix is restricted. Then we propose a solution to the optimization problem. Finally, we apply the method to a series of face database and palmprint dataset to test performance, and the experimental results show that the proposed method is effective.
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