概率二维主分量分析

• 作者: 卿湘运 王行愚
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主分量分析 二维主分量分析 期望最大化算法 缺失数据
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 分类与识别
• 页码范围: 353-359
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2008.00353

摘要

二维主分量分析是一种直接面向图像矩阵表达方式的特征抽取与降维方法.提出了一个基于二维主分量分析的概率模型.首先,通过对此产生式概率模型参数的最大似然估计得到主分量(矢量);然后,考虑到缺失数据问题,利用期望最大化算法迭代估计模型参数和主分量.混合概率二维主分量分析模型在人脸聚类问题上的应用表明概率二维主分量分析模型能作为图像矩阵的密度估计工具.含有缺失值的人脸图像重构实验阐述了比模型及迭代算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王行愚	华东理工大学信息科学与工程学院	120	1138	16.0	27.0
2	卿湘运	华东理工大学信息科学与工程学院	14	89	5.0	9.0