【摘 要】
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在基于图像集的流形降维问题中,许多算法的核心思想都是把一个高维的流形直接降到一个维数相对较低、同时具有的判别信息更加充分的流形上.投影度量学习(projection metric l
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373055,61672265);江苏省教育厅科技成果产业化推进项目(JH10-28);江苏省产学研创新项目(BY2012059)~~
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在基于图像集的流形降维问题中,许多算法的核心思想都是把一个高维的流形直接降到一个维数相对较低、同时具有的判别信息更加充分的流形上.投影度量学习(projection metric learning,简称PML)是一种Grassmann流形降维算法.该算法是基于投影度量,并且使用RCG(Riemannian conjugate gradient)算法优化目标函数,其在多个数据集上都取得了较好的实验结果,但是对于复杂的人脸数据集,如YTC其实验结果相对较差,只取得了66.69%的正确率.同时,RCG算法的时间
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