結構保持局部坐標編碼.pdf

1、在模式識別領域中，局部表示是一種新型的特征表示方式，流形學習是一種高效的降維方法，這兩種算法由于其有效性而得到許多研究者的廣泛關注。本文在局部編碼、流形學習的學習成果的基礎上，提出了結構保持局部坐標編碼模型。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了能夠保持流形結構的字典。傳統(tǒng)學習字典的方法是利用迭代的方法來學習字典，或是把原始數(shù)據(jù)直接作為字典，利用這些方法學習的字典不能體現(xiàn)原始數(shù)據(jù)本質。為了解決這個問題，本文利用流形學習方法學習字典，學

2、習的字典體現(xiàn)了原始數(shù)據(jù)的本質。⑵提出了帶有局部限制的表示方法。傳統(tǒng)稀疏表示方法不區(qū)別基信號的來源直接由所有信號表示輸出信號，因此基信號的信息并沒有被很好地挖掘。為了使用較少的字典原子更佳地表示原始信號，本文提出了局部限制的方法，原始信號由相近數(shù)據(jù)點編碼，編碼系數(shù)保持了近鄰關系的特性。⑶提出了局部坐標編碼和流形學習相結合的數(shù)學模型。通過實驗比較當前一些常用的低維表示方法，結構保持局部坐標編碼算法的準確率是較高的，因此我們的算法更加有實用價