检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:宋家东[1,2,3] 周明全[2] 卢金环 刘一丹 李晓娟[3]
机构地区:[1]机械工业信息中心,北京100823 [2]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875 [3]首都师范大学信息工程学院,北京100048 [4]哈尔滨工业大学理学院数学系,哈尔滨150001
出 处:《小型微型计算机系统》2015年第4期856-861,共6页Journal of Chinese Computer Systems
基 金:国家自然科学基金重点项目(60736008)资助;国家自然基金青年科学基金项目(60903141)资助;北京市自然科学基金项目(4122017)资助;北京教委暨北京自然基金重点项目B类(KZ201210028036)资助
摘 要:提出一种基于广义的2DLDA算法,简称:G2DLDA.首先,由于2DLDA算法提取的特征向量矩阵S-1wSb通常不是标准正交特征向量矩阵,因此该方法会严重影响特征提取的质量.本文根据Sw矩阵是对称正定的,即:具有Sw=S1/2w×S1/2w性质,将2DLDA算法的特征向量矩阵转化成基于标准正交特征向量矩阵,即:S-1/2wSbS-1/2w.其次,G2DLDA算法与2DLDA一样不会产生小样本事件,因为方程式S-1/2wSbS-1/2wv=λv的右端为单位矩阵,是满秩的.最后,G2DLDA算法采用基于Cosine-范数度量方式进行分类,实验证明该度量方式优于其他度量方式,如:欧氏距离度量方式以及F-范数度量方式.在实验阶段,本文采用Yale、ORL和JAFFE三个数据库对该算法进行测试与分析,实验结果证明该算法具有较好的鲁棒性,同时能够获得较高的识别率.In this paper, a novel method based on the generalized 2DLDA, G2DLDA for short, is proposed. First of all, it will affect the quality of feature extraction due to the eigenvectors Matrix S-1w Sb of 2DLDA method being usually not orthogonal. However, Sw matrix is symmetric and positive definite, namely Sw = S1/2w×S1/2w, so we can change the eigenvectors Matrix to standardized orthogonal vectors Matrix,namely S-1/2wSbS-1/2w. In the squeal,because the right side of equation S-1/2wSbS-1/2wv = λv is unit matrix which is full rank, G2DLDA as well as 2DLDA will never produce the "Small Simple Size". In last but not least,G2DLDA method using Cosine-norm metric for classification is better than other metrics such as the Euclidean distance metric and the F-norm metric through experimental analysis. In experimental phase, Yale Face Database,ORL and JAFFE Database are used by the test and analysis. Experimental results demonstrate that our method has better robustness and higher recognition rate than the state-of-art methods.
关 键 词:广义二维线性判别分析 二维化 Cosine-范数 小样本事件 维度灾难
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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