适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法

林玉娥; 顾国昌; 刘海波; 沈晶; 赵靖

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适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法

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在人脸识别中,具有正交性的特征提取算法是一类有效的特征提取算法,但受到小样本问题的制约.本文在正交判别保局投影的基础上,提出了一种适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法.算法根据同类样本之间的空间结构信息,重新定义了类内散度矩阵与类问散度矩阵,进而给出了一个新的目标函数.然而新的目标函数对于人脸识别问题,同样存在着小样本问题.为此本文将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散度矩阵奇异,并在理论上证明了在该子空间中求解判别矢量集,等价于在原空间中求解判别矢量集.人脸库上的实验结果表明本文算法的有效性.

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来源
《自动化学报》 |2010年第5期|644-649|共6页
作者
林玉娥; 顾国昌; 刘海波; 沈晶; 赵靖;
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作者单位

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

安徽理工大学计算机科学与工程学院,淮南,232001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
特征提取; 小样本; 目标函数; 总体散度矩阵;

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