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稀疏保留投影(SPP)是一种保留样本间的稀疏重构关系的特征提取方法。但是根据流形学习理论,考虑局部流形结构比考虑全局欧氏结构更重要。此外,SPP得到的不是一组正交的投影向量,特征间存在冗余信息。为解决该问题,文中提出一种改进的稀疏保留投影算法,在SPP中引入有监督的流形学习,使得所得投影空间正交,并用迭代的方式求解最优投影变换,称为基于流形学习的迭代正交稀疏保留鉴别分析(MLIOSDA)。同时提出一种终止准则终止迭代。在CASPEAL人脸数据库和Poly U掌纹数据库的实验结果表明,文中提出的方法与