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.