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一种改进的线性判别分析算法MLDA 被引量:3
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作者 刘忠宝 王士同 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期239-242,共4页
线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出... 线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出了一种改进的LDA算法——MLDA。该算法将类内离散度矩阵进行标量化处理,有效地避免了对类内离散度矩阵求逆。通过实验证明MLDA在一定程度上解决了经典LDA的小样本问题。 展开更多
关键词 特征提取 线性判别分析(lda) 小样本问题 类间离散度矩阵 类内离散度矩阵 标量化
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复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法 被引量:18
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作者 黄大荣 陈长沙 +2 位作者 孙国玺 赵玲 米波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1649-1657,共9页
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA... 由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。 展开更多
关键词 机械学 轴承多重故障诊断 拉格朗日极值 线性判别分析 反向传播神经网络
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近红外光谱结合线性判别分析方法在食醋品牌鉴别中的应用 被引量:11
3
作者 古丽君 林振华 +5 位作者 吴世玉 郑彦婕 周晓文 袁福定 江培淳 林长虹 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第18期243-247,共5页
采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法。用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal component analysis,PCA),运用留一法构建... 采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法。用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal component analysis,PCA),运用留一法构建线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)模型。结果表明,原始近红外谱图经过处理后,显示出同种品牌食醋主成分的聚类趋势;交叉验证结果表明,PCA-LDA模型预测不同品牌食醋的正确率高达85.57%,该模型具有较好的预测效果。该研究结合近红外光谱与PCA-LDA模型,为不同品牌食醋提供一种快速鉴别方法,具有处理近红外光谱数据,研究物质主成分的应用潜力。 展开更多
关键词 食醋品牌 近红外光谱 线性判别分析(linear DISCRIMINANT analysis lda) 主成分分析(principal component analysis PCA)
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改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用 被引量:12
4
作者 周大可 杨新 彭宁嵩 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期527-530,共4页
提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优.该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率.这种算法的关键在于使用不损失"有判别力信息"的... 提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优.该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率.这种算法的关键在于使用不损失"有判别力信息"的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性. 展开更多
关键词 特征提取 线性判别分析 人脸识别 本征脸
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基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别 被引量:7
5
作者 温俊芹 王修晖 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期643-648,共6页
基于小容量数据集的手势识别是人机交互技术研究中的一个重要课题。本文提出了一种基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别方法。首先,应用高斯背景建模方法从包含目标交互者的训练视频集中提取各类手型图像,并调整到相同尺度来构... 基于小容量数据集的手势识别是人机交互技术研究中的一个重要课题。本文提出了一种基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别方法。首先,应用高斯背景建模方法从包含目标交互者的训练视频集中提取各类手型图像,并调整到相同尺度来构建手势训练集。然后,通过改进的线性判别分析对训练数据进行特征提取。最后提出一种自适应K近邻法对实时交互过程中得到的手型信息进行分类和识别。应用上述方法自建小型手势库进行实验和比较分析,结果显示与现有的手势识别算法相比,本文方法具有更高的识别率。 展开更多
关键词 线性判别分析 手势识别 自适应K近邻 人机交互
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基于Fisher线性判别分析的情景感知推荐方法 被引量:3
6
作者 杨茜 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期848-853,共6页
为解决现有推荐方法无法兼顾多种度量准则,提出一种基于线性判别分析的情景感知推荐方法。获取用户视图下的偏好项目特征、项目视图下的项目吸引度等多视图数据,通过特征融合、投影变换,在最佳鉴别矢量空间引入Fisher判别准则,采用Lagra... 为解决现有推荐方法无法兼顾多种度量准则,提出一种基于线性判别分析的情景感知推荐方法。获取用户视图下的偏好项目特征、项目视图下的项目吸引度等多视图数据,通过特征融合、投影变换,在最佳鉴别矢量空间引入Fisher判别准则,采用Lagrange乘子法求解最优投影方向。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法降低了时间开销,准确度平均提高18.91%,多样性平均提高32.79%,验证了其能够兼顾多种度量准则,提高了推荐质量。 展开更多
关键词 多视图学习 线性判别分析 FISHER准则 LAGRANGE乘子 推荐系统
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基于残差自然幂法的增量线性判别分析方法
7
作者 陈东岳 吴成东 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期472-475,480,共5页
提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增... 提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据流的实时LDA处理.仿真结果表明,与已有的增量LDA方法相比,该方法在收敛速度、计算复杂度和可操作性上具有更优的性能. 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 主元分析(PCA) 自然幂 无损更新 增量算
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结合拉曼光谱主成分分析-线性判别进行蛇纹石玉产地溯源的探索 被引量:1
8
作者 叶旭 杨炯 +1 位作者 丘志力 岳紫龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2551-2558,共8页
蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、... 蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、河南栾川、辽宁岫岩、山东泰安、甘肃武山6地的蛇纹石玉为研究对象,在66块样品上共采集到200个高质量拉曼光谱数据,并在对测试结果进行主成分分析(PCA)的基础上建立了线性判别分析(LDA)的产地判别模型。结果显示,不同产地蛇纹石玉的矿物组成有所差异,汉中蛇纹石玉的主要矿物成分有纤蛇纹石和利蛇纹石两种;敦煌蛇纹石玉则为纤蛇纹石和利蛇纹石的均匀混合型;泰安蛇纹石玉的主要矿物成分有利蛇纹石(墨玉)和叶蛇纹石(碧玉和翠斑玉)两种;河南栾川、辽宁岫岩、甘肃武山蛇纹石玉的主要矿物成分均为叶蛇纹石。在严格控制实验条件的前提下,将拉曼光谱数据结合PCA+LDA分析可以对不同产地的蛇纹石玉进行区分,所建立的LDA判别模型的训练集数据和测试集数据的产地判别正确率分别达到了96.25%和92.50%。这显示出利用无损检测拉曼光谱技术进行蛇纹石玉产地溯源具有潜在价值。将拉曼光谱无损检测数据结合统计学或机器学习方法来构建判别模型可能是解决蛇纹石玉产地溯源瓶颈新的技术路径。 展开更多
关键词 蛇纹石玉 拉曼光谱 产地溯源 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda)
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多重核线性判别分析及其权值优化
9
作者 刘笑嶂 冯国灿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期2473-2476,共4页
为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上... 为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上的实验表明,与基于单个核的LDA相比,多重核线性判别分析能够达到更高的分类性能。 展开更多
关键词 多重核 线性判别分析 最大边缘准则 权值优化 拉格朗日乘子
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基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别
10
作者 叶延亮 徐正光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第31期188-190,共3页
针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投... 针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。 展开更多
关键词 二维主元分析 双向二维线性鉴别分析 改进的双向二维线性判别分析 压缩 投影矩阵
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基于线性判别分析和分步机器学习的变压器故障诊断 被引量:29
11
作者 谢乐 衡熙丹 +2 位作者 刘洋 蒋启龙 刘东 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2266-2272,共7页
为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型.该模型选取16组油中溶解气体体积分数... 为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型.该模型选取16组油中溶解气体体积分数比值的多特征参数,运用线性判别分析对参数进行降维作为输入特征向量;运用概率神经网络对变压器故障做出初步诊断,区分出易混淆故障;使用基于灰狼群算法优化的支持向量机对易混淆故障做进一步的区分.最终实验诊断准确率为97.27%,诊断时间为4.87 s.与单一机器学习模型相比,所提出的模型不仅具有更高的准确率,还具有更高的效率.实例分析表明,本研究方法能有效弥补单一机器学习的缺陷,为故障样本有限情况下的电力变压器故障诊断提供参考. 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 机器学习 特征参数 线性判别分析(lda)
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基于改进的核化聚类判别分析的故障识别 被引量:2
12
作者 李天恩 何桢 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2012年第3期34-41,39-41,共8页
针对一类虽然满足线性判别分析算法(LDA)的三种假设,但仍然导致LDA失效的特殊故障模式,提出运用基于高斯核函数和核化离散差判别分析的一种核化聚类判别分析方法 (KSCDA),通过模拟12种不同样本,证明KSCDA能有效解决该问题,故障识别率最... 针对一类虽然满足线性判别分析算法(LDA)的三种假设,但仍然导致LDA失效的特殊故障模式,提出运用基于高斯核函数和核化离散差判别分析的一种核化聚类判别分析方法 (KSCDA),通过模拟12种不同样本,证明KSCDA能有效解决该问题,故障识别率最大提升从62.5%到100%。且KSCDA优于KSLDA。该问题的解决对实践有一定指导意义。 展开更多
关键词 lda失效 高斯核函数 核化离散差判别分析 核化聚类判别分析 核化线性判别分析
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基于非相关多线性主成分分析的人脸识别算法 被引量:5
13
作者 杨凌云 秦岸 《无线电通信技术》 2016年第1期73-75,98,共4页
针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至... 针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至向量的过程,可直接获取原张量数据的绝大部分非相关特征,提取的特征再通过经典算法LDA处理。利用AT&T人脸数据库对该算法进行了实验,实验数据分析显示该算法优于其他同类算法。 展开更多
关键词 张量 非相关多线性主成分分析(UMPCA) 线性判别分析(lda) 特征提取
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一种非线性判别方法——堆球法及其应用
14
作者 刘正士 周一放 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第3期273-276,共4页
提出一种新的非线性判别方法 ,亦称堆球法 ,可用于机械故障诊断及质量控制 .给出了这种方法的算法 ,分析了其基本性质 .该方法简单且适用面广 ,程序实现容易 .应用于滚动轴承滑动擦伤诊断的实例也表明了其有效性与实用性 .
关键词 逐步判别分析 判别函数集 故障诊断 质量控质 推球 线性判别
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多组判别分析在茶叶品质理化评判中的应用
15
作者 刘仲华 施兆鹏 黄建安 《茶叶科学技术》 1990年第3期3-8,共6页
本文简述了多组判别分析的基本思想;探讨了多组判别分析在茶叶色泽品质理化评判中应用的可行性;分析了多组判别分析法与其他多元分析法评定茶叶品质等级准确性的差异及其原因。
关键词 判别分析 茶叶品质 多元分析 回归分析 多元回归分析 评判结果 逐步回归分析 模糊综合评判 多元线性回归 数理统计方
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基于PCA-LDA-SVM算法的茶小绿叶蝉识别 被引量:2
16
作者 吴鹏 刘金兰 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第1期295-300,共6页
为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而... 为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而减少后续的计算时间;再利用线性判别分析(LDA)寻找特征数据的最优投影空间,使类内散布距离最小,类间散布距离最大,进一步提高识别的准确率和精确度;最后,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。试验结果表明,PCA-LDA-SVM模型识别准确率达96%,精确度达100%,召回率达92%,整体识别性能优于SVM,BP,KNN,PCA-SVM模型,具备一定的理论价值和参考意义。 展开更多
关键词 茶小绿叶蝉 病虫害识别 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda) 支持向量机(SVM)
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底圩茶风干叶香气的判别分析 被引量:1
17
作者 赵一明 梁大艳 +6 位作者 丁海琴 高峻 周泳臣 茶凤官 孔胜 刘颖 吕才有 《安徽农业科学》 CAS 2023年第6期197-203,270,共8页
[目的]采用电子鼻技术对13个底圩优良群体种的风干叶香气进行研究。[方法]利用主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA),对底圩茶新梢和成熟叶的干茶、茶汤和叶底香气物物质进行分析和判别。[结果]电子鼻技术对13个底圩优良群体种风干叶均... [目的]采用电子鼻技术对13个底圩优良群体种的风干叶香气进行研究。[方法]利用主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA),对底圩茶新梢和成熟叶的干茶、茶汤和叶底香气物物质进行分析和判别。[结果]电子鼻技术对13个底圩优良群体种风干叶均有较好的响应。PCA分析表明,新梢干茶和茶汤的贡献率分别为99.85%、99.85%,高于成熟叶干茶和茶汤的贡献率(99.32%、99.71%),叶底则相反,新梢贡献率(99.84%)低于成熟叶贡献率(99.94%);LDA分析表明,新梢干茶和茶汤贡献率(85.44%、91.62%)高于成熟叶干茶和茶汤贡献率(77.92%、88.87%),叶底新梢贡献率(98.09%)低于成熟叶(98.17%);PCA贡献率均高于LDA,则PCA较LDA更能明显地区分13个底圩优良群体种风干叶的香气。通过电导率G/G_(0)值可以判别出硫化物挥发性成分为底圩茶第一主要成分,芳香成分、有机硫化物为第二主要成分,氮氧化合物为第三主要成分。[结论]应用电子鼻技术对13个底圩优良群体种的香气鉴定是可行的,有望在底圩茶检测领域得到使用。 展开更多
关键词 底圩茶 风干叶 香气分析 电子鼻 主成分分析 线性函数判别分析
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科研院所综合实力的判别分析
18
作者 马飞 尤勤 《技术经济》 1996年第8期58-59,共2页
关键词 两组判别分析 综合实力 开发类科研院所 线性判别函数 科技活动水平 指标体系 判别指标 科技体制改革 综合绩效 层次分析
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基于优化的LDA算法人脸识别研究 被引量:26
19
作者 庄哲民 张阿妞 李芬兰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期2047-2049,共3页
提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。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。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩... 提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。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。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响;同时,利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题。依据经验选取适当的e值,得到最佳的识别效果。实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法。 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 人脸识别 类间离散度 类内离散度 特征提取
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一种新颖的基于LDA的人脸识别方法(英文) 被引量:16
20
作者 张燕昆 刘重庆 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期327-330,共4页
提出一种基于离散余弦变换 (DCT)与LDA相结合的人脸识别方法 ,首先利用DCT将图像进行降维 ,然后在低维空间中利用LDA进行特征提取 .利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试 ,实验结果分别得... 提出一种基于离散余弦变换 (DCT)与LDA相结合的人脸识别方法 ,首先利用DCT将图像进行降维 ,然后在低维空间中利用LDA进行特征提取 .利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试 ,实验结果分别得到了 97.5 %和 92 .6 %的正确识别率 。 展开更多
关键词 人脸识别 离散余弦变换 线性判别分析 主元分析 图像处理 模式识别 lda
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