典型文献
基于正交投影学习的图像特征提取算法
文献摘要：
为了改进低秩嵌入在数据重构和噪声抑制方面存在的不足,提高特征的识别准确度,提出了一种基于正交投影学习的图像特征提取算法,设计了半二次方的交替方向乘子法用于求解正交投影学习模型.该模型通过引入正交矩阵保留样本的主要特征,引入范数约束使提取的特征更加显著;使用加权Schatten p范数来逼近秩的最优解.为提高模型的鲁棒性并使其适用于有监督场景,将广义相关熵用于数据项建模和分类损失函数的构建.在不同规模数据集上的实验结果表明,所提模型具有比现有其他模型更优良的特征提取性能.
文献关键词：
图像特征提取;加权Schatten p范数;低秩表示;投影学习
中图分类号：
作者姓名：
张小乾;谈振;王潇;梁芹;万黎明
作者机构：
西南科技大学 信息工程学院,绵阳621010;西南科技大学 计算机科学与技术学院, 绵阳621010
文献出处：
引用格式：
[1]张小乾;谈振;王潇;梁芹;万黎明-.基于正交投影学习的图像特征提取算法)[J].北京邮电大学学报,2022(05):85-90,128
A类：
投影学习,广义相关熵
B类：
正交投影,图像特征提取,特征提取算法,数据重构,噪声抑制,二次方,交替方向乘子法,正交矩阵,范数约束,Schatten,逼近,最优解,有监督,数据项,损失函数,不同规模,模数,低秩表示
AB值：
0.284176
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