LDA/GE在人脸识别中的应用

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.

关键词：降维、流形学习、图嵌入、人脸识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金05006593

在线出版日期：2008-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：179-181,185