首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析
引用本文:孔媛媛,刘飞,张家超,杨习贝. 基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(5): 45-47,54
作者姓名:孔媛媛  刘飞  张家超  杨习贝
作者单位:1. 连云港职业技术学院信息工程学院,江苏,连云港,222006
2. 连云港职业技术学院现代教育中心,江苏,连云港,222006
3. 南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094
基金项目:国家自然科学基金项目(60472060,60572034);;江苏省自然科学基金项目(BK2006081)
摘    要:提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法。通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息。该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。

关 键 词:特征抽取  直接线性鉴别分析  矩阵分解  小样本问题  人脸识别  

ANALYSING FEATURE EXTRACTION METHOD OF DLDA BASED ON MATRIX DECOMPOSITION
Kong Yuanyuan,Liu fei,Zhang Jiachao,Yang Xibei. ANALYSING FEATURE EXTRACTION METHOD OF DLDA BASED ON MATRIX DECOMPOSITION[J]. Computer Applications and Software, 2010, 27(5): 45-47,54
Authors:Kong Yuanyuan  Liu fei  Zhang Jiachao  Yang Xibei
Affiliation:School of Information Engineering/a>;Lianyungang Technical College/a>;Lianyungang 222006/a>;Jiangsu/a>;China;Modern Education Center/a>;China;School of Computer Science and Technology/a>;Nanjing University of Science and Technology/a>;Nanjing 210094/a>;China
Abstract:In this paper,two new DLDA feature extraction algorithms based on matrix decomposition are proposed.The algorithms import two matrix analysing methods of the QR decomposition and the spectra factorization(SF) respectively,under the direction of DLDA discriminant criterion to reduce the dimension of scatter matrices,so as to obtain more efficient and stable classification information of the sample which describes a whole set of human face images.These algorithms prove by analysing two matrices decomposition ...
Keywords:Feature extraction Direct linear discriminant analysis Matrix decomposition Small sample size problem Face recognition  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号