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核零空间线性鉴别分析及其在人脸识别中的应用
被引量：
10
1
作者
甘俊英
何国辉
何思斌
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期2374-2379,共6页
零空间线性鉴别分析NLDA充分利用样本总类内离散度矩阵的零空间信息,能有效克服线性鉴别分析LDA的小样本问题.核方法通过非线性映射,将输入空间样本映射到高维特征空间,再在高维特征空间利用线性特征提取算法.因此,核方法属于非线性特...
零空间线性鉴别分析NLDA充分利用样本总类内离散度矩阵的零空间信息,能有效克服线性鉴别分析LDA的小样本问题.核方法通过非线性映射,将输入空间样本映射到高维特征空间,再在高维特征空间利用线性特征提取算法.因此,核方法属于非线性特征提取算法.文中结合LDA、NLDA和核方法的优点,引入了核零空间线性鉴别分析KNLDA,导出了KNLDA算法.该算法通过引入核函数,得到低维矩阵,有效避免了直接计算复杂的非线性映射函数,解决了高维类内离散度矩阵的维数灾难问题.同时,将KNLDA算法应用于人脸识别.基于ORL人脸数据库以及ORL与Yale混合人脸数据库的实验结果表明了KNLDA算法的有效性.
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关键词
核
零空间线性鉴别分析
零空间线性鉴别分析
核方法
人脸识别
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职称材料
一种新的求解零空间线性鉴别分析的快速算法
2
作者
卢桂馥
于凤伟
郑文明
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期75-81,共7页
利用随机矩阵相乘是最近提出的一种求解零空间线性鉴别分析的算法,但是此算法需要对一个n×n的矩阵进行特征值分解(n指的是训练样本数),使得其算法复杂度依然较高。为了进一步提高零空间线性鉴别分析算法的求解速度,本文提出了一种...
利用随机矩阵相乘是最近提出的一种求解零空间线性鉴别分析的算法,但是此算法需要对一个n×n的矩阵进行特征值分解(n指的是训练样本数),使得其算法复杂度依然较高。为了进一步提高零空间线性鉴别分析算法的求解速度,本文提出了一种新的利用随机矩阵相乘的求解零空间线性鉴别分析的快速算法。本文的算法不需要对n×n的矩阵进行特征值分解,使得其算法复杂度比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要低得多。理论分析和在人脸数据库上的实验表明,本文算法的计算速度远比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要快,但是其识别率与现有的零空间线性鉴别分析求解算法相同。
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关键词
特征提取
零空间线性鉴别分析
特征值分解
CHOLESKY分解
在线阅读
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职称材料
一种快速的零空间算法
被引量：
3
3
作者
卢桂馥
王勇
邹健
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期59-63,共5页
为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸...
为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸库上的实验结果表明,FINBSA的识别率与现有的零空间算法相同,但是远比现有的零空间算法要高效,尤其是在训练样本数较多时,FINBSA的运行时间比现有零空间算法节省了100%以上.
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关键词
特征提取
线性
鉴别
分析
零空间线性鉴别分析
正交三角分解
人脸识别
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职称材料
题名
核零空间线性鉴别分析及其在人脸识别中的应用
被引量：
10
1
作者
甘俊英
何国辉
何思斌
机构
五邑大学信息工程学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期2374-2379,共6页
基金
国家自然科学基金(61372193
61072127
+5 种基金
61070167)
广东省自然科学基金(2013010013311
10152902001000002
S2011010001085
S2011040004211)
广东省高等学校高层次人才项目(粤教师函[2010]79号)资助~~
文摘
零空间线性鉴别分析NLDA充分利用样本总类内离散度矩阵的零空间信息,能有效克服线性鉴别分析LDA的小样本问题.核方法通过非线性映射,将输入空间样本映射到高维特征空间,再在高维特征空间利用线性特征提取算法.因此,核方法属于非线性特征提取算法.文中结合LDA、NLDA和核方法的优点,引入了核零空间线性鉴别分析KNLDA,导出了KNLDA算法.该算法通过引入核函数,得到低维矩阵,有效避免了直接计算复杂的非线性映射函数,解决了高维类内离散度矩阵的维数灾难问题.同时,将KNLDA算法应用于人脸识别.基于ORL人脸数据库以及ORL与Yale混合人脸数据库的实验结果表明了KNLDA算法的有效性.
关键词
核
零空间线性鉴别分析
零空间线性鉴别分析
核方法
人脸识别
Keywords
kernel null space linear discriminant analysis
null space linear discriminant analysis
kernel method
face recognition
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
一种新的求解零空间线性鉴别分析的快速算法
2
作者
卢桂馥
于凤伟
郑文明
机构
安徽工程大学计算机与信息学院
东南大学信息科学与工程学院
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期75-81,共7页
基金
安徽省自然科学基金(1308085MF95)
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)开放基金项目资助(30920130122005)
+4 种基金
中国博士后科学基金(2013M531251)
国家自然科学基金(61231002
61073137)
大学生创新创业训练计划项目(201210363031
201310363094)
文摘
利用随机矩阵相乘是最近提出的一种求解零空间线性鉴别分析的算法,但是此算法需要对一个n×n的矩阵进行特征值分解(n指的是训练样本数),使得其算法复杂度依然较高。为了进一步提高零空间线性鉴别分析算法的求解速度,本文提出了一种新的利用随机矩阵相乘的求解零空间线性鉴别分析的快速算法。本文的算法不需要对n×n的矩阵进行特征值分解,使得其算法复杂度比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要低得多。理论分析和在人脸数据库上的实验表明,本文算法的计算速度远比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要快,但是其识别率与现有的零空间线性鉴别分析求解算法相同。
关键词
特征提取
零空间线性鉴别分析
特征值分解
CHOLESKY分解
Keywords
feature extraction
null space based linear discriminant analysis
eigenvalue decomposition
Cholesky decomposition
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
一种快速的零空间算法
被引量：
3
3
作者
卢桂馥
王勇
邹健
机构
安徽工程大学计算机与信息学院
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期59-63,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873151)
文摘
为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸库上的实验结果表明,FINBSA的识别率与现有的零空间算法相同,但是远比现有的零空间算法要高效,尤其是在训练样本数较多时,FINBSA的运行时间比现有零空间算法节省了100%以上.
关键词
特征提取
线性
鉴别
分析
零空间线性鉴别分析
正交三角分解
人脸识别
Keywords
feature extraction
linear discrimination analysis
null space based linear discrimination analysis
orthogonal-triangular decomposition
face recognition
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
操作
1
核零空间线性鉴别分析及其在人脸识别中的应用
甘俊英
何国辉
何思斌
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种新的求解零空间线性鉴别分析的快速算法
卢桂馥
于凤伟
郑文明
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种快速的零空间算法
卢桂馥
王勇
邹健
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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职称材料
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