【摘 要】
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针对人脸性别和种族识别中出现的特征冗余问题,提出一种基于稀疏表示的特征选择方法 SRFS（Sparse Representation based Feature Selection）,构建了以区分类别为核心的特征选择
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170155)
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针对人脸性别和种族识别中出现的特征冗余问题,提出一种基于稀疏表示的特征选择方法 SRFS（Sparse Representation based Feature Selection）,构建了以区分类别为核心的特征选择框架模型。该模型将样本的特征空间的线性组合映射到不同类标所标记的类别,利用截断牛顿迭代法求解模型的非负稀疏解,进而通过稀疏值从特征空间中选择类区分度大且信息丰富的特征子集。通过实验,与一些比较经典的特征选择方法 Fisher Score、mRMR进行比较,验证了该方法的有效性,能够选择有效的特
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