QR分解的正則化鄰域保持嵌入算法
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針對訓練樣本不足時，對數據的低維子空間估計可能會產生嚴重偏差的問題，提出了一種基于QR分解的正則化鄰域保持嵌入算法。首先，該算法定義一個局部拉普拉斯矩陣保留原始數據的局部結構；其次，將類內散度矩陣的特征譜空間劃分成三個子空間，通過倒數譜模型定義的權值函數獲得新的特征向量空間，進而對高維數據進行預處理；最后，定義一個鄰域保持鄰接矩陣，利用QR分解獲得的投影矩陣和最近鄰分類器進行人臉分類。與正則化廣義局部保持投影（ RGDLPP）算法相比，所提算法在ORL、Yale、FERET和PIE庫上識別率分別提高了2個百分點、1.5個百分點、1.5個百分點和2個百分點。實驗結果表明，所提算法易于實現，在小樣本（sss）下有較高的識別率。
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