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快速的完备鉴别保局投影人脸识别算法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[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]南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094, [2]安徽工程大学计算机与信息学院,芜湖241000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.60873151,60632050)、江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.178)资助
中文摘要:

提出一种快速的完备鉴别保局投影算法(FCDLPP).FCDLPP算法只需使用一次瘦QR分解就可求得保局类内散布的零空间的鉴别矢量,然后再进行一次广义特征值分解求得保局类内散布的主元空间的鉴别矢量.另外,FCDLPP对零空间的不规则鉴别特征和主元空间的规则鉴别特征进行融合.理论分析和实验结果表明,FCDLPP算法不论在计算复杂度还是识别率上都比完备的鉴别保局投影算法有更好的性能和效果.

英文摘要:

Fast complete discriminant locality preserving projections (FCDLPP) is proposed. There is only one step of economic QR faetorization for FCDLPP algorithm to obtain the optimal diseriminant vectors in the null space of locality preserving within-class scatter. Then, one step of eigen-decomposition is used to obtain the optimal diseriminant vectors in the principal space of the locality preserving within-class scatter. Besides, FCDLPP fuses the regular diseriminant features in the principal space and irregular discriminant features in the null space. Theoretical analyses and experimental results show that the proposed FCDLPP outperforms complete diseriminant locality preserving projections (CDLPP) on computational speed and recognition rates.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169