%0 Journal Article
%T 基于核函数的稳健线性嵌入方法
%A 徐雪松
%A 宋东明
%A 张 ？
%A 许满武
%A 刘凤玉
%J 中国图象图形学报
%D 2009
%R 10.11834/jig.20090621
%X LLE算法是一种新的非监督学习方法，主要针对非线性降维问题。针对该算法存在的缺点，提出了一种基于核函数的稳健线性嵌入方法，该方法通过引进核函数来优化算法邻域点的求解；在特征空间中，修正权值矩阵W，进行降噪处理，经过推导，最终将实际的子空间计算归结为标准的特征值分解问题。采用最小近邻分类器估算识别率。在Yale人脸库以及AT&T人脸库的测试结果表明，在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下，改进的算法都具有较好的识别率。
%K 流形学习
%K 高维数据
%K 维数约减
%K 核函数
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20090621&flag=1