【摘 要】
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常用的回归模型因基于L2范数而对异常数据较为敏感,且算法得到的投影数量受到样本类别数的限制。为解决这些问题,提出了一种基于L1图的联合稀疏鲁棒判别回归模型。基于稀疏表
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常用的回归模型因基于L2范数而对异常数据较为敏感,且算法得到的投影数量受到样本类别数的限制。为解决这些问题,提出了一种基于L1图的联合稀疏鲁棒判别回归模型。基于稀疏表示构造L1图,这样可自适应地寻找数据的近邻,并保留数据的局部几何结构;模型利用L2,1范数表示损失函数并将L1图融入其中以增强算法的鲁棒性,而L2,1范数惩罚项能保证联合稀疏性和有效特征提取的鲁棒性;最后采用交替迭代方法去求解该模型。在含有异常值的人脸库上进行实验,说明算法在有效降维的同时能进一步提高判别能力。
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