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一种改进的线性判别分析法在人脸识别中的应用
被引量：
12
1
作者
覃志祥
丁立新
+2 位作者
简国强
秦前清
李元香
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期211-213,共3页
提出了一种新的基于LDA的人脸识别算法。该方法重新定义了样本的类间散布矩阵,在原始的定义基础上增加了一种径向基函数(RBF)调节类间距离,使得在选择投影方向时能更好地分开各类样本;同时该方法在类间散布矩阵与类内散布矩阵的特征分...
提出了一种新的基于LDA的人脸识别算法。该方法重新定义了样本的类间散布矩阵,在原始的定义基础上增加了一种径向基函数(RBF)调节类间距离,使得在选择投影方向时能更好地分开各类样本;同时该方法在类间散布矩阵与类内散布矩阵的特征分解的基础上,通过变换求出符合Fisher准则的最优投影方向,可以证明这样得到的投影方向同时具有正交性与统计不相关性。通过ORL人脸数据库的数值实验,表明了该算法比传统算法有更好的性能。
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关键词
线性判别分析
样本
类
间
离散
度
样本类内离散度
特征提取
人脸识别
在线阅读
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职称材料
利用标准化LDA进行人脸识别
被引量：
22
2
作者
余冰
金连甫
陈平
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期302-306,共5页
线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变...
线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵 实验结果显示 ,在人脸识别中 ,与传统LDA方法相比 ,该方法有更好的识别率
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关键词
线性判别分析(LDA)
样本
类
间
离散
度
样本类内离散度
小
样本
集合问题
边缘
类
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职称材料
题名
一种改进的线性判别分析法在人脸识别中的应用
被引量：
12
1
作者
覃志祥
丁立新
简国强
秦前清
李元香
机构
武汉大学计算机学院
武汉大学软件工程与国家重点实验室
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期211-213,共3页
文摘
提出了一种新的基于LDA的人脸识别算法。该方法重新定义了样本的类间散布矩阵,在原始的定义基础上增加了一种径向基函数(RBF)调节类间距离,使得在选择投影方向时能更好地分开各类样本;同时该方法在类间散布矩阵与类内散布矩阵的特征分解的基础上,通过变换求出符合Fisher准则的最优投影方向,可以证明这样得到的投影方向同时具有正交性与统计不相关性。通过ORL人脸数据库的数值实验,表明了该算法比传统算法有更好的性能。
关键词
线性判别分析
样本
类
间
离散
度
样本类内离散度
特征提取
人脸识别
Keywords
Linear discriminant analysis（LDA）
Between-class scatter
Within-class scatter
Feature extraction
Face recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
利用标准化LDA进行人脸识别
被引量：
22
2
作者
余冰
金连甫
陈平
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期302-306,共5页
文摘
线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵 实验结果显示 ,在人脸识别中 ,与传统LDA方法相比 ,该方法有更好的识别率
关键词
线性判别分析(LDA)
样本
类
间
离散
度
样本类内离散度
小
样本
集合问题
边缘
类
Keywords
linear discriminant analysis (LDA)
between-class scatter
within-class scatter
small sample size problem
outlier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种改进的线性判别分析法在人脸识别中的应用
覃志祥
丁立新
简国强
秦前清
李元香
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
12
在线阅读
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职称材料
2
利用标准化LDA进行人脸识别
余冰
金连甫
陈平
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
22
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职称材料
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