LDA:线性判别分析,也称为Fisher线性判别,是常用的降维技术。 基本思想:将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性。 LDA降维后的维度是直接和类别的个数相关的,与数据...
LDA:线性判别分析,也称为Fisher线性判别,是常用的降维技术。 基本思想:将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性。 LDA降维后的维度是直接和类别的个数相关的,与数据...
LDA算法是一种带有标签的有监督降维方法,其核心是使得投影后的样本类间离散度尽可能大,类内离散度尽可能小。 单一的特征提取方法对人脸的表征能力是有限的, PCA算法对光照和拍摄角度等敏感, 所获取的特征并不是最有效的;而LDA算法能从高维数据空间中提取出具有类别鉴别能力的低维特征, 改善光照不均时图像的识别率...
基于PCA-LDA和粗糙集模糊神经网络的人脸识别,一方面在应用前景上是十分广阔的,可以为IT行业创造更好的经济效益。 另一方面,它相对于其它的生物特征识别更加方便。 至于环境方面,人脸识别对环境并没有什么影响。 图像获取功能:该模块的功能是从图像库中获取图片,获取的图像必须能够在开发环境中可以显示,以便进行图像的处...
但采用区域直方图预处理的识别实验(RHG+PCA+LDA)后整体识别正确率最高,为三个算法中在整个样本空间内的相对最优算法。 经过以上实验结果分析,在进行人脸性别识别时,建议用PCA-LDA融合空间算法,采用区域直方图预处理(RHG+PCA+LDA),这样会达到理想的效果,并且样本数量应该尽量的多。
缺陷:研究表明,特征脸方法随着光线,角度和人脸尺寸等因素的引入,识别率急剧下降,PCA和LDA提取的特征向量集,强调的是不同人脸差异而不是人脸表情、照明条件等条件的变化,因此特征脸方法用于人脸识别还存在很多缺陷。 本文中有任何问题或漏洞,欢迎不吝指正,谢谢大家!
从表1可得,使用KPCA+改进LDA方法的人脸识别率达91.7%,特征维数为14维。与K近邻法和PCA+LDA法相比KPCA+改进LDA方法不仅识别率更高,且更能有效地提取ORL人脸库中图像数据特征。 针对人脸识别过程中样本数据的非线性、高维数和小样本等特点,提出了一种KPCA和改进LDA相结合的人脸识别新方法。由实验可得,应用KPCA不仅能...
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,使得变换后的数据具有最大的方差。在人脸识别中,通过对人脸图像进行PCA处理,可以得到一组主成分,这些主成分可以反映出人脸图像的最重要的特征。通过对人脸图像进行降维处理,可以减少数据的维度,提高计算效率,同时可以...
LDA是一种有监督学习方法,它通过最大化类别之间的差异性和最小化类别内的方差,选择最佳的投影方向。在人脸识别中,LDA可以通过计算训练集中各类别的均值和类内散度矩阵,得到最佳的投影方向。在测试阶段,将待识别的人脸图像投影到最佳的投影方向上,通过计算其与训练集中各类别的距离,来判断其身份。 由于PCA和LDA均是...
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...