适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法

• 作者: 刘海波 林玉娥 沈晶 赵靖 顾国昌
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 特征提取 小样本 目标函数 总体散度矩阵
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 644-649
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2010.00644

摘要

在人脸识别中,具有正交性的特征提取算法是一类有效的特征提取算法,但受到小样本问题的制约.本文在正交判别保局投影的基础上,提出了一种适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法.算法根据同类样本之间的空间结构信息,重新定义了类内散度矩阵与类问散度矩阵,进而给出了一个新的目标函数.然而新的目标函数对于人脸识别问题,同样存在着小样本问题.为此本文将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散度矩阵奇异,并在理论上证明了在该子空间中求解判别矢量集,等价于在原空间中求解判别矢量集.人脸库上的实验结果表明本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾国昌		138	2134	24.0	41.0
2	刘海波		78	683	14.0	23.0
3	沈晶		55	417	12.0	17.0
4	赵靖		18	273	9.0	16.0
5	林玉娥		8	28	3.0	5.0