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基于图像矩阵的广义主分量分析

卷第

期 月

电子与信息学报

基于图像矩阵的广义主分量分析 陈才扣 水

杨静宇

高秀梅

南京理工大学计算机科学系南京 “扬州大学计算机科学系扬州

摘要传统的主分量分析在处理图像识别问题时是基于向量的且没有充分利用训练样本的类别信息该文提出了一种直接基于图像矩阵的广义主分量分析方法该方法能够提取包含在类平均图像中的鉴别信息与传统的主分量分析相比具有更强的鉴别力在标准人脸库上的试验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于传统的主分量分析和线性鉴别分析而且极大地提高了特征抽取的速度图像识别主分量分析图像矩阵特征抽取关锐词文献标识码文章编号中图分类号 ,, ,,

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引言 众所周知特征抽取是模式识别中最基本的问题之一抽取有效的鉴别特征是解决间题的采用或称技关键主分量分析变换是特征抽取的最有效的方法之一, ’一 ,,

术进行人脸识别的最为著名的方法是方法在性能上有着不错的表现方法在处理图像识别问题时 像向量的维数一般较高 ,,,

所提出的 首先 ,

护方法尽管 一

但是传统的 其弱点也很明显 图像的分辨率为

以总体协方差矩阵作为产生矩阵的

展开

,

将图像矩阵转化为图像向量后其实该分辨率并不算高 ,,

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造成图

比如

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那么所得

图像向量的维数高达在如此高维的图像向量上完成是非常耗时的尽管在中利用奇异值分解定理可加速总体散布矩阵的本征向量的求解速度但整个特征抽取过程所耗费的计算量还是相当可观的针对这一问题提出了一种线性鉴别分析的新思路其基 ,

收到国家自然科学基金

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改回和高等学校博士点科研基金

资助项目

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