【摘 要】
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为了避免图像数据向量化后的维数灾难问题,以及增强对野值（outliers）及噪声的鲁棒性,该文提出一种基于L1-范数的2维线性判别分析（L1-norm-based Two-Dimensional Linear Discrim
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽省工业图像处理与分析重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202228);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2012A004)资助课题
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为了避免图像数据向量化后的维数灾难问题,以及增强对野值（outliers）及噪声的鲁棒性,该文提出一种基于L1-范数的2维线性判别分析（L1-norm-based Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA-L1）降维方法。它充分利用L1-范数对野值及噪声的强鲁棒性,并且直接在图像矩阵上进行投影降维。该文还提出一种快速迭代优化算法,并给出了其单调收敛到局部最优的证明。在多个图像数据库上的实验验证了该方法的鲁棒性与高效性。
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