计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2013年
12期
4247-4251
,共5页
周中侠%王正群%徐春林%李峰%薛巍
週中俠%王正群%徐春林%李峰%薛巍
주중협%왕정군%서춘림%리봉%설외
随机子空间方法%非监督鉴别投影%集成学习%子空间%人脸识别
隨機子空間方法%非鑑督鑒彆投影%集成學習%子空間%人臉識彆
수궤자공간방법%비감독감별투영%집성학습%자공간%인검식별
RSM%UDP%ensemble learning%subspace%face recognition
针对非监督鉴剔投影(UDP)算法分类能力弱和性能不稳定问题,提出了一种基于RSM (random subspace meth-od)的判别分析方法集成(DAC_ EL).该方法对训练样本的特征向量空间进行随机采样,得到多个UDP投影变换,因此获得多个既有差异又互补的投影子空间.由测试样本测试集成各基分类器分类精度,分类精度作为基分类器集成权重.基分类器分类结果线性权重集成给出集成分类器的输出结果.在ORL和YALE人脸图像库上实验结果表明,DAC_ EL方法性能明显优于UDP方法和基于多数投票法的UDP集成方法,能够提高人脸识别的分类能力和稳定性.
針對非鑑督鑒剔投影(UDP)算法分類能力弱和性能不穩定問題,提齣瞭一種基于RSM (random subspace meth-od)的判彆分析方法集成(DAC_ EL).該方法對訓練樣本的特徵嚮量空間進行隨機採樣,得到多箇UDP投影變換,因此穫得多箇既有差異又互補的投影子空間.由測試樣本測試集成各基分類器分類精度,分類精度作為基分類器集成權重.基分類器分類結果線性權重集成給齣集成分類器的輸齣結果.在ORL和YALE人臉圖像庫上實驗結果錶明,DAC_ EL方法性能明顯優于UDP方法和基于多數投票法的UDP集成方法,能夠提高人臉識彆的分類能力和穩定性.
침대비감독감척투영(UDP)산법분류능력약화성능불은정문제,제출료일충기우RSM (random subspace meth-od)적판별분석방법집성(DAC_ EL).해방법대훈련양본적특정향량공간진행수궤채양,득도다개UDP투영변환,인차획득다개기유차이우호보적투영자공간.유측시양본측시집성각기분류기분류정도,분류정도작위기분류기집성권중.기분류기분류결과선성권중집성급출집성분류기적수출결과.재ORL화YALE인검도상고상실험결과표명,DAC_ EL방법성능명현우우UDP방법화기우다수투표법적UDP집성방법,능구제고인검식별적분류능력화은정성.
