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基于IMED-Isomap与Direct LDA的人脸识别
人脸识别 基于图像欧氏距离 直接线性判别分析 图像噪声
2012/4/11
提出了基于图像欧氏距离(IMED, IMage Euclidean distance)和直接线性判别分析(DLDA, direct linear discriminant analysis)的改进Isomap算法——IMED-Isomap+DLDA。该算法针对Isomap对图像噪声和形变顽健性较差的特点，引入了图像欧氏距离代替传统欧氏距离，并针对Fisher线性判别在人脸识别中可能会出现小样本问题...
对信号的特征选择与分类问题进行研究，提出了一种基于核主分量分析(kernel principle component analysis, KPCA)和线性判别(linear discriminant analysis, LDA)分类器的信号调制识别算法。针对通信信号的特点，首先利用KPCA的方法对特征参数进行主分量组合，以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数，然后利用LDA分类器进行信号调制...
Object Tracking Using Incremental 2D-LDA Learning and Bayes Inference
Object Tracking Incremental 2D-LDA Bayes Inference
2010/12/17
The appearances of the tracked object and its surrounding background usually change during tracking. As for tracking methods using subspace analysis, fixed subspace basis tends
to cause tracking fail...
基于优化的LDA算法人脸识别研究
线性判别分析(LDA) 人脸识别 类间离散度 类内离散度 特征提取
2008/6/4
提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法，该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题：通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化，克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响；同时，利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆，解决了小样本问题。依据经验选取适当的 值，得到最佳的识...