基于正交SRDA和SRKDA的人脸识别

陈达遥; 陈秀宏; 董昌剑

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基于正交SRDA和SRKDA的人脸识别

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利用正交投影技术进行降维可以更好地保留与度量结构有关的信息,提高人脸识别性能.在谱回归判别分析(SRDA)和谱回归核判别分析(SRKDA)的基础上,提出正交SRDA(OSRDA)和正交SRKDA(OSRKDA)降维算法.首先,给出基于Cholesky分解求解正交鉴别矢量集的方法,然后,通过该方法对SRDA和SRKDA投影向量作正交化处理.其简单、容易实现而且克服了迭代计算正交鉴别矢量集的方法不适应于谱回归(SR)降维的缺点.ORL、Yale和PIE库上的实验结果表明了算法的有效性和效率,在有效降维的同时能进一步提高鉴别能力.

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来源
《计算机应用研究》 |2014年第1期|299-303320|共6页
作者
陈达遥; 陈秀宏; 董昌剑;
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作者单位

江南大学数字媒体学院;

江苏无锡214122;

江南大学数字媒体学院;

江苏无锡214122;

江南大学数字媒体学院;

江苏无锡214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
降维; 人脸识别; 谱回归; 正交鉴别矢量; Cholesky分解;

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