模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (1): 7-10    DOI:
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最小化相关性的二维主成分分析
严慧,金忠,杨静宇
南京理工大学 计算机科学与技术学院 南京 210094
Correlation Minimized Based 2-Dimensional Principal Component Analysis
YAN Hui,JIN Zhong,YANG Jing-Yu
School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094

全文: PDF (249 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 指出在二维主成分分析中,特征向量的任意两个分量之间是相关的,并给出此相关性的数学表达,进一步提出最小化相关性的二维主成分分析。该方法改进二维主成分分析的目标函数,最大化特征向量间总体散度的同时,最小化特征向量各分量间的相关性。最后,在Yale标准人脸库上的实验结果表明,文中方法有较强的特征抽取能力,在识别性能上优于二维主成分分析及对角二维主成分分析。
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作者相关文章
严慧
金忠
杨静宇
关键词 二维主成分分析相关性最小化相关性    
Abstract:It is indicated that two components belonging to the feature vector are correlated and the corresponding mathematical expression (2DPCA) is presented. The correlation minimized based 2-dimensional principal component analysis is proposed. It maximizes the total scatter of the feature vectors meanwhile minimizes the correlations of arbitrary two components belonging to the feature vector. The experimental results on Yale face database indicate that the proposed method has powerful ability of feature extraction and higher face recognition rates than 2DPCA and DiaPCA.
Key words2-Dimensional Principal Component Analysis (2DPCA)    Correlation    Correlation Minimized   
收稿日期: 2008-11-17     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金重点项目(No.60632050)、国家自然科学基金项目(No.606472060,60473039)和国家863计划项目(No.2006AA01Z119)资助
作者简介: 严慧,女,1983年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理等.E-mail:betty@njust.edu.cn.金忠,男,1961年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、图像分析、机器学习.杨静宇,男,1941年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、计算机视觉、智能机器人等.
引用本文:   
严慧,金忠,杨静宇. 最小化相关性的二维主成分分析[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(1): 7-10. YAN Hui,JIN Zhong,YANG Jing-Yu. Correlation Minimized Based 2-Dimensional Principal Component Analysis. , 2010, 23(1): 7-10.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2010/V23/I1/7
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