一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法

• 作者: 林玉娥 顾国昌
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 二维线性鉴别分析 最佳投影矩阵 双向二维线性鉴别分析 自适应
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 484-488
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2008.05.010

摘要

二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所起的作用是不一样的,因此提出了一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法,即是对图像矩阵顺序地进行水平和垂直2个方向的二维线性鉴别分析,自适应加权处理则是使不同的样本带有不同的权值,以提高样本在低维线性空间中的可分性.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,改进的算法在降低了原算法提取的特征向量维数的同时,较原二维线性鉴别分析的识别性能有了较明显的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾国昌	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	138	2134	24.0	41.0
2	林玉娥	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	8	28	3.0	5.0