基于核双子空间线性判别分析人脸识别方法

基于Fishers判别准则的LDA方法在人脸识别中处理高维数据时,通常会遇到欠采样的问题,且稳定性欠缺。本文提出的核双子线性判别分析方法(KDS-DA),通过对LDA、DS-LDA、KDS-DA的层层深入研究,在双子空间中,将核方法与线性判别分析(LDA)方法相结合。通过matlab软件编程实现,证明这种方法具有更好的判别性能。

基于样本扩张和双子空间决策融合的单样本人脸识别算法

对基于滑动窗口进行样本扩充的单样本人脸识别方法进行了改进,改进后算法一方面在识别阶段采用了比原算法更少的特征,提高了识别的时间效率;另一方面在训练阶段获得原始样本的镜像样本作为附加的训练、注册集合,通过学习训练形成双子空间,识别结果由双子空间通过决策融合得到,提高了对测试样本变化的鲁棒性。在ORL人脸库和Feret子集人脸库上的实验表明,该算法在识别率上优于同类算法。

求解大型稀疏线性系统的贪婪双子空间随机Kaczmarz方法

基于一种有效的从系数矩阵中选取两个工作行的贪婪概率准则,提出一类求解大型稀疏线性系统的贪婪双子空间随机Kaczmarz方法。理论证明该方法收敛到相容线性系统的最小范数解,而且该方法的理论收敛因子小于原始双子空间随机Kaczmarz方法的收敛因子。数值实验表明,该方法在求解性能方面较原始双子空间随机Kaczmarz方法更具优势。

完备的双子空间边界近邻鉴别分析

针对边界Fisher鉴别分析算法不能够有效解决小样本问题,提出了一种完备的双子空间边界近邻鉴别分析算法。该算法通过理论分析将MFA的目标函数分解成两部分,对此目标函数的求解,首先要对高维样本进行PCA降维至一个低维子空间,而这一过程并不损失任何有效的鉴别信息,对此通过定理1和定理2进行了证明;然后再分别求出类内边界近邻互补子空间的两投影矩阵。最后人脸库上的实验结果表明了所提方法的有效性。

双三相永磁同步发电机双子空间模型预测电流控制

模型预测控制因其概念直观、响应迅速和便于处理非线性约束等优势,被广泛应用于多相电机控制系统。但现有的模型预测控制只考虑α-β基波子空间的机电能量转换,而未考虑因变流器控制死区和系统非线性因素引起的谐波损耗。针对双三相永磁同步发电机整流系统,提出一种同时考虑α-β基波子空间和x-y谐波子空间以抑制谐波电流的双子空间多矢量模型预测电流控制策略。在此基础上,在两个子空间引入虚拟矢量占空比优化策略,从而进一步提升稳态控制性能。最后,通过试验验证了所提控制策略的可行性和有效性。

基于核的双子空间方法及其快速求解算法

针对现有的双子空间方法中存在的问题,提出一种基于核的双子空间判别分析(KDS-DA)方法.此外,还提出一种基于镶边矩阵求逆运算的快速KDS-DA特征求解算法.该算法运用高阶镶边矩阵的求逆运算可转化为低阶镶边矩阵的求逆运算这一性质,使得当顺序求解样本类内散射矩阵主空间中第r+1个KDS-DA判别矢量时,可充分利用求解第r个判别矢量时所得到的计算结果来减少算法复杂度.通过在ORL和AR人脸库上的实验证实文中方法的有效性.

求解相干线性方程组的稀疏惯性随机Kaczmarz算法

双子空间投影算法和多步惯性随机Kaczmarz算法是求解相干线性方程组的有效算法,本文通过软阈值函数对这两种算法进行修正,提出了稀疏双子空间投影算法和稀疏多步惯性随机Kaczmarz算法,并给出其在有噪声干扰和无噪声干扰情况下在期望意义下的线性收敛率估计.通过数值实验验证本文所提算法的有效性和优越性.

Fisher线性鉴别函数的一种推广形式

鉴于常用的两种Fisher鉴别函数在应对奇异问题时存在的不足,给出一种Fisher鉴别函数推广形式,它能将双子空间鉴别分析中两个子空间的鉴别函数统一起来.本文还通过QR分解得到一个正交鉴别向量集,它与Fo-ley-Sammon正交鉴别向量集的鉴别性能很接近,但计算量较小.在2种人脸库上进行实验,实验结果与理论分析一致.