文件名称：基于矩阵表示的局部敏感辨别分析 (2009年)
文件大小：439KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-17 23:50:09
工程技术 论文
局部敏感辨别分析（LSDA）只能处理向量型数据，当处理图像等数据时容易产生奇异性问题，为此提出了一种二维局部敏感辨别分析（2DLSDA）方法，可以直接处理二维图像矩阵，能够避免奇异性问题．通过使用矩阵表示，2DLSDA可以有效地利用图像像素间中的空间信息．依据近邻的不同，构造2个分别表示类内近邻关系和类间近邻关系的图，计算2个图上的权重矩阵，基于Schur分解求出2个正交变换矩阵．依据图像的2种展开方式，提出了2种单边2DLSDA算法．在ORL和Yale人脸数据集上的实验结果表明，基于Schur分解的2D