基于PCA的自适应相似近邻投影算法提升小样本人脸识别性能

本文档深入探讨了"基于PCA空间的自适应相似近邻保持投影算法"这一主题，这是一种针对IT领域的特征提取方法。非相度保持投影算法在特征提取方面表现出色，其优点在于无需参数调整且具有稳定的识别性能。然而，算法的缺点在于运算复杂度高以及在处理小样本数据时存在问题。为了解决这些问题，研究人员提出了一种创新算法。 新算法的核心在于将PCA（主成分分析）技术融入其中，通过利用PCA处理过的样本直接进行近邻计算，减少了权值计算的负担。同时，它采用归一化的样本平方欧氏距离来构建相似权值，这种方法既简化了计算过程，又保持了数据的内在结构。对于小样本问题，算法采用了最大化差异的形式作为目标函数，以此来增强对稀疏样本的处理能力，从而提高算法的识别精度。 此外，本文还介绍了研究团队的构成，包括三位作者：林玉娥、郭永存和李敬兆，他们在模式识别、图像处理、机械设计以及嵌入式系统等领域有着丰富的研究背景。他们的合作为解决实际问题提供了扎实的理论基础和实践经验。 文章的实验证明，基于PCA空间的自适应相似近邻保持投影算法在人脸识别等应用上取得了显著的效果，这表明其在特征提取和处理小样本问题上具有明显的优势。这篇论文不仅介绍了新的算法设计，而且展示了在实际问题中的有效性，对于改进特征提取方法和提高小样本识别性能具有重要的学术价值。