基于潜在特征空间的低秩表示算法

摘要

现有的大多低秩表示算法都是直接使用原始数据矩阵作为特征字典,然而原始数据中的冗余特征和噪声信息很可能会导致算法效果不佳。针对这种情况,本文提出一种基于潜在特征空间的低秩表示算法,通过正交字典来学习原始数据的潜在表示,然后利用潜在表示作为字典进行低秩表示学习,从而避免原始数据中的不利影响。