基于图像抽样重组的2维核鉴别分析

被引：1

作者：

程正东 ^{[1
,2
,3
]}

樊祥 ^{[1
,2
,4
]}

章毓晋 ^{[3
]}

机构：

[1] 脉冲功率激光技术国家重点实验室(电子工程学院)

[2] 电子工程学院

[3] 清华大学电子工程系

[4] 中国科技大学六系

来源：

电子与信息学报 | 2009年 / 31卷 / 12期

关键词：

2维线性鉴别分析; 2维核鉴别分析; 图像抽样重组; 抽样重组2维核鉴别分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

2维核鉴别分析(2DKDA)存在离散度量矩阵过大而无法计算的问题。该文通过将图像抽样重组与2DKDA的结合,提出了3种基于图像抽样重组的2DKDA(SR2DKDA),它们不仅克服了2DKDA在计算上的困难,识别性能也优于2维线性鉴别分析(2DLDA)。在ORL人脸库和UMIST人脸库的实验验证了SR2DKDA的有效性。

引用

页码：2958 / 2962

页数：5