本文關(guān)鍵詞：基于Cholesky分解的K2DPCA人臉識(shí)別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：K2DPCA(kernel 2D principal component analysis)是基于非線性特征提取的重要人臉識(shí)別方法,具有成功的應(yīng)用.但對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù),其因核矩陣K規(guī)模過(guò)大、計(jì)算代價(jià)高而不能有效實(shí)現(xiàn).采用選主元Cholesky,分解方法,僅需計(jì)算核矩陣的對(duì)角線上元素和部分精選列,得到跡范數(shù)意義下核矩陣K的最優(yōu)Nystr(o|¨)m型低秩近似LL~T來(lái)解決該問(wèn)題.并只需計(jì)算小規(guī)模矩陣L~TL的特征值和特征向量,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模K2DPCA/KPCA(kernel principal component anialysis)的非線性特征提取.在加噪ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,較K2DPCA/KPCA方法,新方法顯著提高了識(shí)別率,并可以很大程度上克服噪聲的影響;在Extended YaleB大型人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此算法解決了K2DPCA核矩陣過(guò)大而不能有效實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn).
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人臉識(shí)別 KPCA KDPCA Cholesky分解 Nystr銉m型低秩近似
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61179040,61173089) 陜西省自然科學(xué)基金(2014JM1031) 陜西省科技廳項(xiàng)目(2013JK0603)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言特征提取通過(guò)投影實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的降維,是人臉識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié).主成分分析(PCA)是最早提出且應(yīng)用廣泛的一種線性特征抽取方法(參閱專著[1]),最近也有很多應(yīng)用研究I2—4丨.PA。通過(guò)計(jì)算訓(xùn)練樣本協(xié)方差矩陣的特征向量,求投影矩陣,來(lái)產(chǎn)生低維特征數(shù)據(jù).在處理人臉識(shí)別問(wèn)題時(shí),PC

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  本文關(guān)鍵詞：基于Cholesky分解的K2DPCA人臉識(shí)別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：476139