基于Cholesky分解的K2DPCA人脸识别研究

发布时间：2017-06-23 20:06

  本文关键词：基于Cholesky分解的K2DPCA人脸识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：K2DPCA(kernel 2D principal component analysis)是基于非线性特征提取的重要人脸识别方法,具有成功的应用.但对大规模训练数据库,其因核矩阵K规模过大、计算代价高而不能有效实现.采用选主元Cholesky,分解方法,仅需计算核矩阵的对角线上元素和部分精选列,得到迹范数意义下核矩阵K的最优Nystr(o|¨)m型低秩近似LL~T来解决该问题.并只需计算小规模矩阵L~TL的特征值和特征向量,实现大规模K2DPCA/KPCA(kernel principal component anialysis)的非线性特征提取.在加噪ORL人脸数据库上的实验结果表明,较K2DPCA/KPCA方法,新方法显著提高了识别率,并可以很大程度上克服噪声的影响;在Extended YaleB大型人脸数据库上的实验结果表明,此算法解决了K2DPCA核矩阵过大而不能有效实现的缺点.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;
【关键词】： 人脸识别 KPCA KDPCA Cholesky分解 Nystr銉m型低秩近似
【基金】：国家自然科学基金(61179040,61173089) 陕西省自然科学基金(2014JM1031) 陕西省科技厅项目(2013JK0603)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言特征提取通过投影实现高维数据的降维,是人脸识别的关键环节.主成分分析(PCA)是最早提出且应用广泛的一种线性特征抽取方法(参阅专著[1]),最近也有很多应用研究I2—4丨.PA。通过计算训练样本协方差矩阵的特征向量,求投影矩阵,来产生低维特征数据.在处理人脸识别问题时,PC

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本文编号：476139