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为了提高低维空间对原始高维样本的表示能力,该文提出了依概率分类的保持投影算法(PCPP)。PCPP考虑了样本类别信息,并重新定义类内样本间的相似性,包含样本的邻域信息,而且在K近邻选择下,还能反映样本被正确归类的概率。样本经投影后,在低维特征空间内,被正确归类且概率较大的类内样本间的邻域关系得到了保持。在Yale、FERET及AR人脸库上的人脸识别实验表明,PCPP较其他算法取得了更好的识别性能。