核Direct LDA子空间高光谱影像地物分类

为降低高光谱影像的数据维数,提高地物分类识别效率,提出了一种地物分类方法——核直接线性判别分析(Kernel Direct Linear Discriminant Analysis,KDLDA)子空间法;并推导出类先验概率的一般形式下KDLDA的解。KDLDA子空间法先采用KDLDA提取遥感影像的非线性可分特征,然后在KDLDA子空间采用最小距离分类器进行分类识别。机载可见光/红外成像光谱仪(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer,AVIRIS)的高光谱影像识别结果表明,相比原空间法、LDA子空间法、直接线性判别分析(Direct Linear Discriminant Analysis,DLDA)子空间法、核线性判别分析(Kernel Linear Discriminant Analysis,KLDA)子空间法,KDLDA子空间法可显著提高识别效率。

不同规模数据集下的人脸识别方法(英文)

系统研究了类内变化和类数目增加所引起的人脸识别中的非线性识别问题,并比较了线性识别方法和非线性识别方法在不同用户集规模下的适用性.采用CAS-PEAL大型人脸数据库中的表情集(330人)和姿势集(1 000人)进行了3组实验.实验结果表明:当训练集的人数在300人(表情集)以内时,增加类内的变化不会对线性识别方法造成影响,并可以提高识别的准确率;但是,当保持类内图片数不变而增加类的数目时,类数(人数)增加对线性方法和非线性方法产生了不同的影响.随着人数增加,线性识别方法的识别准确率逐渐降低,而基于核方法的非线性方法却能够一直保持识别准确率的稳定.因此,应该根据类的总数合理地选择识别方法,并合理地设计类内的图片数,这样有助于提高人脸识别系统的识别率.同时,实验也验证了基于核方法(kernel)的非线性人脸识别方法更适宜于人数规模较大的情况.