共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
增量式非负矩阵分解算法是基于子空间降维技术的无监督增量学习方法.文中将Fisher判别分析思想引入增量式非负矩阵分解中,提出基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法.首先,利用初始样本训练的先验信息,通过索引矩阵对新增系数矩阵进行初始化赋值.然后,将增量式非负矩阵分解算法的目标函数改进为批量式的增量学习算法,在此基础上施加类间散度最大和类内散度最小的约束.最后,采用乘性迭代的方法计算分解后的因子矩阵.在ORL、Yale B和PIE等3个不同规模人脸数据库上的实验验证文中算法的有效性. 相似文献
2.
3.
4.
5.
为了解决现有判别分析算法对残缺和遮挡等外部干扰比较敏感的问题,从局部稀疏表示的角度,提出一种基于稀疏重构的判别分析(SDA)降维算法。该算法首先利用稀疏表示完成各个类内局部稀疏重构,然后通过非所在类内的样本均值完成各样本的类间局部稀疏重构,最后在降维过程中保持类间和类内的稀疏重构信息之比。在AR和UMIST人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与基于图优化的Fisher分析(GbFA)算法和基于重构判别分析(RDA)算法相比,该算法提高了基于近邻分类的最高识别准确率2%~10%。 相似文献
6.
针对人脸识别应用中的高维数据图像以及欧氏距离不能准确体现样本间的相似度的问题,提出了一种基于马氏距离的局部边界Fisher分析(MLMFA)降维算法。该算法从现有的样本中学习得到一个马氏度量,然后在近邻选择以及新样本降维过程中用马氏距离作为相似性度量。同时,通过马氏度量构造出类内“相似”图和类间“代价”图来描述数据集的类内紧凑性和类间分离性。MLMFA很好地保持了数据集的局部结构。用YALE和FERET人脸库进行实验,MLMFA的最大识别率比传统基于欧氏距离算法的最大识别率平均分别提高了1.03%和6%。实验结果表明,算法MLMFA具有很好的分类和识别性能。 相似文献
7.
针对人脸识别问题,提出了最小距离鉴别投影算法,其与经典的线性鉴别分析不同,它是一种流形学习降维算法。该算法首先定义样本的类内相似度与类间相似度:前者能够度量样本与类内中心的距离关系,后者不仅能够反映样本与类间中心的距离关系而且能够反映样本类间距与类内距的大小关系;然后将高维数据映射到低维特征空间,使得样本到类内中心距离最小同时到类间中心距离最大。最后,在ORL、FERET及AR人脸库上的实验结果表明所提算法识别性能要优于其他算法。 相似文献
8.
提出了一种基于增量式拉普拉斯嵌入和支持向量机的图像识别方法,该方法首先利用增量式拉普拉斯特征映射对数据点进行维数约减和特征提取;再应用以统计学习理论为基础的支持向量机对图像进行分类识别.在降维过程中,该方法能够最优保持原始空间数据点的局部信息,克服了PCA降维算法从全局考虑而丢失局部信息的缺点,并且对测试集的嵌入坐标增量式计算的特点很好地减少了运算量.实验证明,该方法的图像识别率明显高于传统的PCA线性降维方法,具有可行性. 相似文献
9.
《计算机辅助设计与图形学学报》2014,(6)
针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后通过稀疏保持对特征间的稀疏重构性加以约束,所获得的稀疏重构权重保持了局部几何结构,而且也包含了自然鉴别信息.在YALE,ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有很好的分类和识别性能. 相似文献
10.
邻域保持嵌入(NPE)是一种新颖的子空间学习算法,在降维的同时保持了样本集原有的局部邻域流形结构。为了进一步增强NPE在人脸识别和语音识别中的识别功能,提出了一种改进的邻域保持嵌入算法(RNPE)。在NPE的基础上通过引入类间权值矩阵,使得类间离散度最大,类内离散度最小,增加了样本类间散布约束。最后利用极端学习机(ELM)分类器进行分类,在Yale人脸库、Umist人脸库、Isolet语音库上的实验结果表明,RNPE算法的识别率明显高于NPE算法、LMMDE算法以及RAF-GE算法。 相似文献