一种广义2D线性判别分析降维算法

摘要

本发明公开了一种广义2D线性判别分析降维算法。本算法针对在图像识别过程中使用基于向量的方法会遇到样本结构被破坏及奇异性的问题，直接以图像矩阵作为输入，并引入正则项以避免奇异性同时提高算法稳定性；同时，通过考虑任意范数下的散度度量与正则项，使模型对不同数据有自适应性，从而实现鲁棒降维。本发明的算法可以根据用户选择达到理想的鲁棒性；本发明求解过程中避免了奇异性问题；本发明实现了增强算法的泛化性能，控制了模型复杂度，提升了算法准确率；本发明的算法采用一系列凸优化对所提模型进行求解，从而得到有效算法。