RSOTP子空间学习方法

为增强张量子空间学习的稳定性、可重现性，及其分类能力，提出了一种鲁棒的子空间学习方法――RSOTP。该方法以MFA为鉴别准则，采用稳定的初始化向量和交替形式的正交来去除了权重因子，从而使整个学习过程不仅具有鲁棒性、可重现性，而且具有较强的分类能力，该方法在大小型人脸数据库上进行的实验均取得了较高的识别率。