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


zbMATH中的参考文献(参考文献69条)

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  1. 周,杨;陈迪荣;Huang,Wei:再生核Hilbert空间中协方差算子的一类最优估计(2019)
  2. 朱瑞峰;多奈卡,法迪;Ruichek,Yassine:学习基于判别图的嵌入特征选择用于图像分类(2019)
  3. 张迪;李雪强;何家忠;杜明辉: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)
  4. 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)
  5. 王震;邵元海;白、兰;李春娜;刘、李明;邓乃阳:MBLDA:一种新颖的多元类间线性判别分析(2016)
  6. 赵明博;周,汤米·W·S。;吴、周;张、赵;李冰:学习半监督回归和降维的标准化局部和全局判别信息(2015)
  7. 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与识别中的应用(2014)
  8. 张迪;何家忠;赵云;罗忠良;杜明辉:全局加局部:特征提取与识别的完整框架(2014)
  9. 张、赵;严水成;赵明波: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)
  10. 赵明博;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)
  11. 朱林;黄德双:大规模判别分析的Rayleigh-Ritz型方法(2014)
  12. 高健强;范丽雅;李,李;徐立忠:基于核的模糊判别分析的实际应用(2013)
  13. 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)
  14. 崔、燕;Fan,Liya:一种新的监督降维算法:基于图的Fisher分析(2012)
  15. 静,晓媛;李胜;张大卫;兰、赵;杨靖宇:基于最优子集划分的人脸掌纹识别及其核化(2012)
  16. Kwak,Nojun:回归问题的核判别分析(2012)
  17. 陆桂福;邹健;王勇:用于人脸识别的增量完全LDA(2012)
  18. 孙仲喜;孙长银;杨万口;沈继峰:基于模糊隶属度的2DIFDA特征提取(2012)IO端口
  19. 王京华;你,简;李、秦;徐勇:正交判别向量在人脸识别中的应用(2012)
  20. 王京华;你,简;李、秦;徐勇:非平衡二值分类的最小正最大负特征提取(2012)IO端口