基于QR分解的鉴别维数压缩及其在人脸识别中的应用

• 作者: 杨静宇 郑宇杰
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 鉴别维数压缩 模式识别 QR分解 直接线性鉴别分析
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2007.06.005

摘要

维数压缩是当前模式识别研究领域中的一个重要研究方向.但是当前部分维数压缩方法缺乏有效的鉴别信息保留机制,并且在利用Fisher鉴别准则的时候经常会遇到小样本问题.简单介绍了维数压缩中的鉴别信息保留,并且提出了一种新的直接线性鉴别分析方法--DLDA/QR算法.该方法首先利用矩阵的QR分解算法实现目标函数的优化,再在一个较小的空间内实现有效鉴别信息的提取.在ORL人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学系	623	11098	50.0	74.0
2	郑宇杰	南京理工大学计算机科学系	24	285	11.0	16.0