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用于人脸识别的增量完全LDA算法。(英语) Zbl 1236.68217
摘要:完全线性判别分析(CLDA)算法已被证明是一种有效的人脸识别工具。CLDA方法可以充分利用训练样本的判别信息。然而,原有的CLDA实现可能不适合增量学习问题。在本文中,我们首先提出了一种新的CLDA实现方案,它在理论上与CLDA的原始实现等价,但比原来的实现效率更高。然后,在我们提出的新的CLDA实现方法的基础上,我们提出了一种增量CLDA方法,当新的样本被插入到训练集中时,它可以精确地更新CLDA的判别向量。本文提出的CLDA算法和CLDA算法在CLDA数据库上的实验结果表明了该算法的有效性。

理学硕士:
68吨10 模式识别,语音识别
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
软件:
KPCA加LDA
PDF格式 BibTeX公司 引用
全文: 内政部
参考文献:
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