KPCA加LDA

KPCA-plus-LDA:一个完整的用于特征提取和识别的核Fisher判别框架。本文研究了Hilbert空间中的核Fisher判别分析(KFD)理论,提出了一个两阶段的KFD框架,即核主成分分析(KPCA)和Fisher线性判别分析(LDA)。这个框架提供了对KFD本质的新见解。在此基础上,作者提出了一种完整的核Fisher判别分析(CKFD)算法。CKFD可以在“双判别子空间”中进行判别分析,充分利用规则和不规则两种判别信息,使其成为一种更强大的判别器。利用FERET人脸库和CENPARMI手写体数字数据库对该算法进行了测试和评价。实验结果表明,CKFD算法优于其他KFD算法


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  1. 周,杨;陈,荣;黄,卫:再生核Hilbert空间中协方差算子的一类最优估计量(2019)
  2. 张迪;李雪强;何佳忠;杜明辉:一种基于L1范数最大化和局部保持投影的线性判别分析新算法(2018)
  3. 任迎春;王志成;陈宇飞;赵卫东:稀疏保持判别投影在人脸识别中的应用(2016)
  4. 王震;邵元海;白,兰;李春娜;刘丽明;邓乃阳:MBLDA:一种新颖的多元类间线性判别分析(2016)
  5. Zhao,Mingbo;Chow,Tommy W.S.;Wu,Zhou;Zhang,Zhao;Li,Bing:从规范化的局部和全局判别信息中学习半监督回归和降维(2015)
  6. 袁云浩;孙全森;葛红伟:分数阶嵌入正则相关分析及其在多视角降维识别中的应用(2014)
  7. Zhang,Di;He,Jiazhong;Zhao,Yun;Roo,仲亮;Du,Minghui:一个完整的特征提取和识别框架(2014)
  8. Zhang,Zhao;Yan,Shuicheng;Zhao,Mingbo:用于增强数据表示和有效子空间学习的保相似低秩表示(2014)
  9. 赵明波;张,赵;周,汤米W.S.;李冰:基于软标签的半监督降维线性判别分析(2014)
  10. 朱林;黄德双:一种基于Rayleigh-Ritz风格的大规模判别分析方法(2014)
  11. 高建强;范,李亚;李,李;徐,李忠:基于核的模糊判别分析的实际应用(2013)
  12. 宋晓宁;刘,子;杨锡北;杨靖宇:非线性判别分析的动态参数估计模糊监督学习方法(2013)
  13. 崔,严;范丽亚:一种新的监督降维算法:基于图的Fisher分析(2012)
  14. Jing,Xiaoyuan;Li,Sheng;Zhang,David;Lan,Chao;Yang,Jingyu:人脸和掌纹识别中基于最优子集划分的识别及其核化(2012)
  15. Kwak,Nojun:回归问题的核判别分析(2012)
  16. 吕桂福;邹健;王勇:人脸识别的增量完全LDA(2012)
  17. 孙忠喜;孙长银;杨万口;沈继峰:基于模糊隶属度的2DIFDA特征提取(2012)ioport公司
  18. 王京华;游,简;李,秦;许,勇:正交判别向量在跨姿态人脸识别中的应用(2012)
  19. 王京华;游,简;李,秦;徐勇:非平衡二值分类的最小正最大负特征提取(2012)ioport公司
  20. Wong,W.K.:发现降维的潜在判别信息:非负稀疏保持嵌入(2012)