计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2008年
10期
215-218
,共4页
人脸识别%线性判别分析%小样本问题%正则化
人臉識彆%線性判彆分析%小樣本問題%正則化
인검식별%선성판별분석%소양본문제%정칙화
将线性判别分析(LDA)应用于人脸识别中时,小样本问题常常出现,即,通常可获得的人脸训练样本个数远小于训练样本的维数,从而导致类内散布矩阵Sw奇异,于是得到病态的特征值问题.使用数学工具探讨了这一现象的实质.此外,提出了一种单参数正则化方法来解决小样本问题,该方法以满足tr(S'w)=tr(Sw)为条件,用一个可逆矩阵S'w去估计奇异的类内散布矩阵Sw.在使用小波变换对人脸像降维预处理后进行了该方法与传统LDA的对比实验.实验表明,该方法可大幅提高LDA的识别性能.
將線性判彆分析(LDA)應用于人臉識彆中時,小樣本問題常常齣現,即,通常可穫得的人臉訓練樣本箇數遠小于訓練樣本的維數,從而導緻類內散佈矩陣Sw奇異,于是得到病態的特徵值問題.使用數學工具探討瞭這一現象的實質.此外,提齣瞭一種單參數正則化方法來解決小樣本問題,該方法以滿足tr(S'w)=tr(Sw)為條件,用一箇可逆矩陣S'w去估計奇異的類內散佈矩陣Sw.在使用小波變換對人臉像降維預處理後進行瞭該方法與傳統LDA的對比實驗.實驗錶明,該方法可大幅提高LDA的識彆性能.
장선성판별분석(LDA)응용우인검식별중시,소양본문제상상출현,즉,통상가획득적인검훈련양본개수원소우훈련양본적유수,종이도치류내산포구진Sw기이,우시득도병태적특정치문제.사용수학공구탐토료저일현상적실질.차외,제출료일충단삼수정칙화방법래해결소양본문제,해방법이만족tr(S'w)=tr(Sw)위조건,용일개가역구진S'w거고계기이적류내산포구진Sw.재사용소파변환대인검상강유예처리후진행료해방법여전통LDA적대비실험.실험표명,해방법가대폭제고LDA적식별성능.
