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基于互补子空间线性判别分析的人脸识别
  • ISSN号:1001-0645
  • 期刊名称:《北京理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京理工大学计算机科学技术学院,北京100081
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60473049)
中文摘要:

基于随机子空间,提出了一种用于人脸识别的互补子空间线性判别分析方法.与Fisherface和零空间线性判别分析相比,该方法同时在主元子空间和零空间中进行判别分析。并在特征层融合这两个子空间的判别特征.根据最适宜的零空间状态构建随机子空间,随机子空间的融合在决策层进行.多个人脸数据库上的实验结果表明。本算法能够有效地解决线性判别分析中的小样本规模问题.

英文摘要:

Based on random subspace, a complementary subspace linear discriminant analysis (LDA) approach is presented for face recognition. Compared with the Fisherface and the null space LDA which only perform the discriminant analysis in the principal and null subspaces respectively, the proposed method extracts discriminative information from the two subspaces simultaneously and combines the two parts discriminative features on the feature level. Furthermore, random subspace is generated under the most suitable situation for the null space and all random subspaces are integrated on the decision level. Experiments demonstrate that the proposed method can effectively solve the small sample size problem of LDA.

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期刊信息
  • 《北京理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:北京理工大学
  • 主编:黄风雷
  • 地址:北京海淀区中关村南大街5号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:blgzw@bit.edu.cn
  • 电话:010-68912326 68913988
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0645
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2596/T
  • 邮发代号:82-502
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,首届国家期刊奖提名奖,中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17163