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权值正交重构判别分析算法
1
作者
施伟
马小虎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第6期1916-1920,共5页
重构判别分析(reconstructive discriminant analysis,RDA)算法未考虑线性子空间距离不同,导致较差的子空间数据结构保持能力,并且RDA算法是非正交的,给数据重构带来困难。针对这些不足,提出一种权值正交重构判别分析(weighted orthogon...
重构判别分析(reconstructive discriminant analysis,RDA)算法未考虑线性子空间距离不同,导致较差的子空间数据结构保持能力,并且RDA算法是非正交的,给数据重构带来困难。针对这些不足,提出一种权值正交重构判别分析(weighted orthogonal reconstructive discriminant analysis,WORDA)算法。该算法首先针对线性子空间距离不同引入线性子空间权值矩阵,以提高子空间数据结构保持能力;又在投影过程加上正交约束克服测度扭曲问题,获得了更好的子空间投影。在ORL、Yale、AR和FERET人脸库上大量实验验证了该算法的有效性。
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关键词
重构判别分析
线性子空间
正交
权值
人脸识别
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题名
权值正交重构判别分析算法
1
作者
施伟
马小虎
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第6期1916-1920,共5页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20141195)
文摘
重构判别分析(reconstructive discriminant analysis,RDA)算法未考虑线性子空间距离不同,导致较差的子空间数据结构保持能力,并且RDA算法是非正交的,给数据重构带来困难。针对这些不足,提出一种权值正交重构判别分析(weighted orthogonal reconstructive discriminant analysis,WORDA)算法。该算法首先针对线性子空间距离不同引入线性子空间权值矩阵,以提高子空间数据结构保持能力;又在投影过程加上正交约束克服测度扭曲问题,获得了更好的子空间投影。在ORL、Yale、AR和FERET人脸库上大量实验验证了该算法的有效性。
关键词
重构判别分析
线性子空间
正交
权值
人脸识别
Keywords
reconstructive discriminant analysis
linear subspace
orthogonal
weight
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
权值正交重构判别分析算法
施伟
马小虎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
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