1.5 PCA-LDA算法的融合 将PCA算法与LDA算法构造的特征子空间进行融合,获得其融合空间,然后,将训练样本与测试样本分别朝该融合特征空间投影,获得识别特征,最后,利用最近邻准则完成性别鉴定。 PCA-LDA算法融合是根据PCA算法和LDA算法的特征子空间W1,W2进行融合,即:W1=W1*W2,得到融合特征空间:Ws。其中 ,其中行数表示...
LDA (Linear Discriminant Analysis): 线性判别分析。 有监督学习,学习一个可分性最好的投影方向。相当于是白化(whitening) + PCA,得到的是假设条件下的最优分类子空间(假设每个类都是单模态高斯分布、每个类协方差矩阵相同)。 ICA (Independent Component Analysis):独立成分分析。 无监督学习,各个分量之间相互独立,...
不一定是对称阵,因此得到的K个特征向量不一定正交,这也是与PCA不同的地方。 关于进行多类分类的问题:一种方法是“oneagainst the rest “方法构造C个分类器(每个分类器的作用都是二分的),然后把这些结果综合起来;另一种方法是成对分类,每一个分类器把两个类别进行分开(产生(C(C-1)/2)个类... (参考维基...
PCA算法是通过对训练集图像进行主成分分析,得到训练集样本基础变换矩阵,使用该矩阵对待识别人脸图像进行变换,将其转化为低维空间中的向量,最后再进行分类识别。PCA算法简单易懂,但是其容易受到噪声和光照变化等外部因素的影响,导致识别准确率不高。 LDA算法则是通过最大化同一类别内部的类内离散度并最小化不同类别之间...
本文基于PCA和LDA两种常用算法,探究其在人脸识别中的应用,提出改进算法,以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。 一、PCA与LDA算法 PCA(Principal Component Analysis)是一种基于线性代数的实用算法。它是一种经典的降维算法,主要通过线性变换将高维数据映射成低维空间,保持数据的主要特征。PCA算法的核心是奇异值分解(SVD),...
LD A 是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法,据我所知,百度的商务搜索部里面就用了不少这方面的算法。 LDA 的原理是, 将带上标签的数据(点), 通过投影的方法, 投影到维度更低的空间中, 使得投影后的点, 会形成按类别区分, 一簇一簇的情况, 相同类别的点, 将会在投影后的空间中更接近。要...
基于KPCA和LDA融合改进的人脸识别算法研究 针对人脸识别算法运行速度与识别率的矛盾,提出了一种将KPCA和LDA相结合的算法.首先对人脸图像进行白化,低通滤波预处理,去除干扰,噪声的同时平衡图像的能量谱;然后利用... 张震,张学忠,李龙 - 《郑州大学学报(工学版)》 被引量: 0发表: 2015年 ...
人脸识别是近年来模式识别领域的热门课题,其中特征提取和分类器选择是人脸识别的关键步骤.主成分分析和线性判别分析是特征提取的主要方法之一,但主成分分析忽略了数据的类别信息,线性判别分析类内散度矩阵奇异,导致投影矩阵无法直接得出.为解决以上问题,本文提出基于PCA_LDA和协同表示人脸识别算法,该算法结合主成分分析和线...
在人脸识别中,利用PCA算法可以将人脸图像进行特征降维,提取出最主要的人脸特征。 LDA是一种有监督的降维方法,它在PCA的基础上加入了类别信息的约束,通过最大化类间距离和最小化类内距离,使得降维后的数据具有更好的分类能力。在人脸识别中,LDA可以帮助提取对分类更有意义的特征,进一步提高人脸识别的准确率和可靠性...
在人脸识别技术中,基于PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)和LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)的改进算法已经成为了当前的主流技术,能够在一定程度上提高人脸识别的准确性和稳定性。 一、 PCA和LDA的基本原理 PCA是一种常用的数据降维技术,通过线性变换将原始数据映射到一个新的空间中,使得变换...