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题名基于图像抽样重组的2维线性鉴别分析
被引量:2
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作者
程正东
章毓晋
樊祥
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机构
清华大学电子工程系
合肥电子工程学院光电系
中国科技大学六系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2010年第2期261-265,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(NNSF60872084)
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文摘
图像识别中的2维线性鉴别分析(2DLDA)实际上是将图像的各个列(或行)视为样本向量,但这些样本向量不能满足统计学中的独立同分布要求。为克服2DLDA的不足,提出了基于图像抽样重组的2DLDA(SR2DLDA),它对图像进行下抽样,并将抽样所得的不同小图像重组成矩阵,然后对这些矩阵实施2DLDA。由于抽样重组的矩阵改善了各个列向量的独立性与分布同一性,因而SR2DLDA的识别性能有可能优于2DLDA,也优于LDA。在ORL人脸库、UMIST人脸库和FERET人脸库上的实验验证了SR2DLDA的有效性。
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关键词
2DLDA
图像抽样重组
完全pca
NLDA
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Keywords
2DLDA, Image Sampling and Regroupment, Complete pca, NLDA
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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