计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2012年
8期
1730-1737
,共8页
楼宋江%张国印%潘海为%王庆军
樓宋江%張國印%潘海為%王慶軍
루송강%장국인%반해위%왕경군
特征提取%人脸识别%保局算法%无监督判别投影%监督化拉普拉斯判别分析%小样本问题
特徵提取%人臉識彆%保跼算法%無鑑督判彆投影%鑑督化拉普拉斯判彆分析%小樣本問題
특정제취%인검식별%보국산법%무감독판별투영%감독화랍보랍사판별분석%소양본문제
提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯判别分析,算法在考虑非局部散度和局部散度时考虑了样本的类别信息；通过丢弃总体拉普拉斯散度矩阵的零空间,并将类内拉普拉斯散度矩阵投影到总体拉普拉斯散度矩阵的主空间中,然后在该空间中进行特征问题的求解,从而避免了小样本问题.通过理论分析,该算法没有任何判别信息损失,同时在计算上效率也较高.在人脸识别上的实验验证了算法的正确性和有效性.
提取有效特徵對高維數據的模式分類起著關鍵的作用.無鑑督判彆投影,通過最大化非跼部散度和跼部散度之比,在數據降維和特徵提取上錶現齣較好的性能,但是它是一種非鑑督學習算法,併且存在小樣本問題.針對這些問題,提齣瞭鑑督化拉普拉斯判彆分析,算法在攷慮非跼部散度和跼部散度時攷慮瞭樣本的類彆信息；通過丟棄總體拉普拉斯散度矩陣的零空間,併將類內拉普拉斯散度矩陣投影到總體拉普拉斯散度矩陣的主空間中,然後在該空間中進行特徵問題的求解,從而避免瞭小樣本問題.通過理論分析,該算法沒有任何判彆信息損失,同時在計算上效率也較高.在人臉識彆上的實驗驗證瞭算法的正確性和有效性.
제취유효특정대고유수거적모식분류기착관건적작용.무감독판별투영,통과최대화비국부산도화국부산도지비,재수거강유화특정제취상표현출교호적성능,단시타시일충비감독학습산법,병차존재소양본문제.침대저사문제,제출료감독화랍보랍사판별분석,산법재고필비국부산도화국부산도시고필료양본적유별신식；통과주기총체랍보랍사산도구진적령공간,병장류내랍보랍사산도구진투영도총체랍보랍사산도구진적주공간중,연후재해공간중진행특정문제적구해,종이피면료소양본문제.통과이론분석,해산법몰유임하판별신식손실,동시재계산상효솔야교고.재인검식별상적실험험증료산법적정학성화유효성.
