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题名基于图像抽样重组的2维线性鉴别分析
被引量：2
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作者
程正东
章毓晋
樊祥
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机构
清华大学电子工程系
合肥电子工程学院光电系
中国科技大学六系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2010年第2期261-265,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(NNSF60872084)
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文摘
图像识别中的2维线性鉴别分析(2DLDA)实际上是将图像的各个列(或行)视为样本向量,但这些样本向量不能满足统计学中的独立同分布要求。为克服2DLDA的不足,提出了基于图像抽样重组的2DLDA(SR2DLDA),它对图像进行下抽样,并将抽样所得的不同小图像重组成矩阵,然后对这些矩阵实施2DLDA。由于抽样重组的矩阵改善了各个列向量的独立性与分布同一性,因而SR2DLDA的识别性能有可能优于2DLDA,也优于LDA。在ORL人脸库、UMIST人脸库和FERET人脸库上的实验验证了SR2DLDA的有效性。
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关键词
2DLDA
图像抽样重组
完全PCA
NLDA
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Keywords
2DLDA, Image Sampling and Regroupment, Complete PCA, NLDA
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像抽样重组的2维核鉴别分析
被引量：1
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作者
程正东
樊祥
章毓晋
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机构
脉冲功率激光技术国家重点实验室(电子工程学院)
电子工程学院
清华大学电子工程系
中国科技大学六系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第12期2958-2962,共5页
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文摘
2维核鉴别分析(2DKDA)存在离散度量矩阵过大而无法计算的问题。该文通过将图像抽样重组与2DKDA的结合,提出了3种基于图像抽样重组的2DKDA(SR2DKDA),它们不仅克服了2DKDA在计算上的困难,识别性能也优于2维线性鉴别分析(2DLDA)。在ORL人脸库和UMIST人脸库的实验验证了SR2DKDA的有效性。
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关键词
2维线性鉴别分析
2维核鉴别分析
图像抽样重组
抽样重组2维核鉴别分析
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Keywords
2-dimensional linear discriminant analysis
2-dimensional kernel discriminant analysis
Image sampling and regrouping
Sampling and regrouping 2-dimensional kernel discriminant analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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