计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
6期
161-165,203
,共6页
李照奎%丁立新%王岩%何进荣%周凌云
李照奎%丁立新%王巖%何進榮%週凌雲
리조규%정립신%왕암%하진영%주릉운
拉普拉斯方向%维数约简%线性判别分析%鲁棒的相异性度量
拉普拉斯方嚮%維數約簡%線性判彆分析%魯棒的相異性度量
랍보랍사방향%유수약간%선성판별분석%로봉적상이성도량
Laplacian orientations%Dimensionality reduction%Linear discriminant analysis%Robust dissimilarity measures
标准的LDA方法通常有3个问题:1)为了确保类内散度矩阵的非奇异性,必须首先通过PCA进行维数约简,这限制了对更多维数空间的使用;2)当每人只有单个训练样本时,类内散度矩阵必然奇异,此时LDA无法工作;3)缺乏对像素间的局部相关性的考虑.为了解决这些问题,提出一种基于拉普拉斯方向的差值线性判别分析方法.该方法通过拉普拉斯方向实现更鲁棒的图像相异性测度,通过引入差值散度矩阵来避免类内散度矩阵的奇异性.实验结果显示,该算法对表情变化、光照改变及不同遮挡情况获得了更高的识别率,尤其针对光照变化,效果更加显著.
標準的LDA方法通常有3箇問題:1)為瞭確保類內散度矩陣的非奇異性,必鬚首先通過PCA進行維數約簡,這限製瞭對更多維數空間的使用;2)噹每人隻有單箇訓練樣本時,類內散度矩陣必然奇異,此時LDA無法工作;3)缺乏對像素間的跼部相關性的攷慮.為瞭解決這些問題,提齣一種基于拉普拉斯方嚮的差值線性判彆分析方法.該方法通過拉普拉斯方嚮實現更魯棒的圖像相異性測度,通過引入差值散度矩陣來避免類內散度矩陣的奇異性.實驗結果顯示,該算法對錶情變化、光照改變及不同遮擋情況穫得瞭更高的識彆率,尤其針對光照變化,效果更加顯著.
표준적LDA방법통상유3개문제:1)위료학보류내산도구진적비기이성,필수수선통과PCA진행유수약간,저한제료대경다유수공간적사용;2)당매인지유단개훈련양본시,류내산도구진필연기이,차시LDA무법공작;3)결핍대상소간적국부상관성적고필.위료해결저사문제,제출일충기우랍보랍사방향적차치선성판별분석방법.해방법통과랍보랍사방향실현경로봉적도상상이성측도,통과인입차치산도구진래피면류내산도구진적기이성.실험결과현시,해산법대표정변화、광조개변급불동차당정황획득료경고적식별솔,우기침대광조변화,효과경가현저.
