一种快速的判别公共向量分类方法  

Faster Discriminative Common Vectors Classification Approach

作　　者：韩姗姗[1] 黄凯[1] 王万良[1] 郑建炜[1] 蒋一波[1] 

机构地区：[1]浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023

出　　处：《计算机科学》2014年第1期311-316,F0003,共7页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(61070043);浙江省自然科学基金(LY12F02033;LQ12F03011)资助

摘　　要：在传统DCV的基础上,提出了一种改进的快速DCV分类方法。该方法与传统的DCV分类方法相比,在保证识别率相同的情况下具有较快的分类速率。传统的DCV分类方法通过计算特征向量之间的距离来进行分类,而所提快速DCV分类方法则通过标量计算完成分类。理论分析及复杂度计算表明,快速DCV分类方法的分类速率是传统DCV分类方法的2倍左右,在Yale、ORL和PIE 3种人脸数据库得到的对比仿真实验结果验证了该算法的有效性。This paper proposed an improved Fast Discriminative Common Vectors （FDCV） classification algorithm based on the traditional Discriminative Common Vectors （DCV）. Compared with the traditional DCV, the FDCV not on- ly has a faster classification rate, but also guarantees the same recognition performance. The FDCV does the classifica- tion by calculating the distance between scalars but not vectors which are used in the traditional DCV. Theoretical ana- lysis and complexity calculation show that Faster DCV has twice the classifying speed of the traditional DCV. The simu- lation experiment on the three face databases of Yale Face Database B, ORL Database and PIE Database further verifies the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：判别公共向量 快速分类算法 人脸识别 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]