结合局部与非局部结构的相似性与多样性判别投影在人脸识别上的应用

摘要

为了保持同类样本之间的相似性信息与异类样本之间的多样性信息,提出一种结合样本的局部近邻结构与非局部近邻结构的判别投影降维算法——相似性与多样性判别投影(SDDP)。SDDP利用同类样本表示样本之间的相似性信息,利用异类样本表示样本之间的多样性信息,最小化同类样本之间的相似性、最大化异类样本之间的多样性来增强算法的判别性能。为了避免仅使用局部信息而忽略非局部信息的作用,在表示同类样本之间相似性与异类样本之间多样性时同时考虑样本之间的局部近邻结构与非局部结构。采用最大间距准则(MMC),最小化异类样本之间的多样性与同类样本之间的相似性之差来避免小样本问题。在人脸数据集上的实验表明了SDDP算法提取的低维特征能够提升分类的准确率。