光电工程
光電工程
광전공정
OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING
2012年
3期
100-105
,共6页
林玉娥%李敬兆%梁兴柱%林玉荣
林玉娥%李敬兆%樑興柱%林玉榮
림옥아%리경조%량흥주%림옥영
局部保持投影%无监督鉴别分析%直接无监督正交局部保持投影算法%拉普拉斯矩阵
跼部保持投影%無鑑督鑒彆分析%直接無鑑督正交跼部保持投影算法%拉普拉斯矩陣
국부보지투영%무감독감별분석%직접무감독정교국부보지투영산법%랍보랍사구진
基于局部保持投影发展出的一系列特征提取算法,在应用于人脸识别等高维小样本问题时,均需先采用PCA算法对高维样本降维后才能应用,故此以无监督鉴别分析算法为理论基础,提出了一种直接无监督正交局部保持算法.该算法利用拉普拉斯矩阵的性质进行相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中提取投影矩阵,因而无需先采用PCA降维处理,且解决了无监督鉴别分析算法的小样本问题.为了进一步提高算法的识别性能,给出了基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法.人脸库和掌纹库上的实验结果表明了所提算法的有效性.
基于跼部保持投影髮展齣的一繫列特徵提取算法,在應用于人臉識彆等高維小樣本問題時,均需先採用PCA算法對高維樣本降維後纔能應用,故此以無鑑督鑒彆分析算法為理論基礎,提齣瞭一種直接無鑑督正交跼部保持算法.該算法利用拉普拉斯矩陣的性質進行相應的矩陣分解,可直接從高維樣本的原始空間中提取投影矩陣,因而無需先採用PCA降維處理,且解決瞭無鑑督鑒彆分析算法的小樣本問題.為瞭進一步提高算法的識彆性能,給齣瞭基于QR分解的正交投影矩陣的求解方法.人臉庫和掌紋庫上的實驗結果錶明瞭所提算法的有效性.
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