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基于核对称散布矩阵空间的特征抽取方法
引用本文:段旭,林庆,高尚. 基于核对称散布矩阵空间的特征抽取方法[J]. 计算机工程, 2011, 37(10): 165-166. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.10.056
作者姓名:段旭  林庆  高尚
作者单位:1. 江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003
2. 江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013
3. 江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003
基金项目:江苏省高校自然科学基金资助项目
摘    要:为解决传统Fisher鉴别分析方法中非线性小样本的特征抽取问题,从核线性子空间角度出发,构造一种矩阵变换,得到核空间中类内散布矩阵的另一个对称核子空间,通过对2个核子空间分别求解,从而得到样本的有效鉴别信息。在NUST603和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  线性鉴别分析  对称子空间  小样本问题

Feature Extraction Approach Based on Kernel Symmetrical Scatter Matrix Space
DUAN Xu,LIN Qing,GAO Shang. Feature Extraction Approach Based on Kernel Symmetrical Scatter Matrix Space[J]. Computer Engineering, 2011, 37(10): 165-166. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.10.056
Authors:DUAN Xu  LIN Qing  GAO Shang
Affiliation:1.School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China;2.School of Computer Science & Engineering,Jiangsu University of Science & Technology,Zhenjiang 212003,China)
Abstract:In order to solve the feature extraction problem of nonlinear small sample sizes present in the traditional Fisher discriminant analysis method,a matrix transform is proposed on the basis of kernel linear subspace theory,by which a new kernel symmetrical linear subspace of within-class scatter matrix is constructed.Two kernel solution spaces derived from the within-class scatter matrix and its corresponding symmetrical subspace are respectively utilized to obtain the efficient discriminatory information of the samples.Experimental results conduct on the NUST603 and ORL face databases demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Keywords:feature extraction  Linear Discriminant Analysis(LDA)  symmetrical subspace  Small Sample Size Problem(SSSP)
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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