LDA/GE在人脸识别中的应用

• 作者: 李子荣 杜明辉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 降维 流形学习 图嵌入 人脸识别
• 年，卷（期）: 2008,（25）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 179-181,185
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.25.054

摘要

基于谱图理论和流形学习,同时受FKT的启发,LDA算法可以进一步改进和化简.FKT已经被证明为二次判别分析中的低秩近似最优解,一开始只是用于二类识别问题,近年陆续有文章将它用于人脸识别中,以解决样本数小于样本维数的问题.LDA使用FKT求解的时候,在图嵌入的框架下可以转化为两次嵌入求解,第一次嵌入是PCA,第二次是由PCA的特征向量张成的空间中求判别式中分子的特征值分解问题.这样不仅去除了小样本问题下的奇异性困扰,更重要的是,基于谱图理论,将判别分析中的除法去掉了.最后,给出和其他方法比较的人脸识别实验结果和结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜明辉	华南理工大学电子与信息学院	100	969	16.0	26.0
2	李子荣	华南理工大学电子与信息学院	4	9	2.0	3.0