张量线性判别分析算法研究-论文.pdf

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1、第24卷第1期计算机技术与发展Vo1.24No.12014年1月COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVEL0PMENTJan.2014张量线性判别分析算法研究赵越,徐鑫,乔利强(1.渤海大学大学计算机教研部,辽宁锦州121013;2.东北大学信息学院,辽宁沈阳110819)摘要:针对传统线性判别分析中存在的小样本问题及对TensorLDA算法中两个投影矩阵不能同时计算、低维特征提取不充分的问题,文中研究并实现了张量子空间下的张量线性判别分析(TensorLDA)算法。并且提出了It—TensorLDA算法,即先用单位矩

2、阵初始化,再利用优化准则求另一个投影矩阵,并进行多次迭代的改进方法。采用ORL数据库测试算法的性能,在ORL人脸数据库上It—TensorLDA比TensorLDA的平均识别率高1.88%,比Fisherfaces的平均识别率高3.03%。因此,文中算法有效避免了小样本问题,提高了人脸识别效果。关键词:线性判别分析;张量;子空间;张量线性判别分析;特征提取中图分类号:TP30I文献标识码:A文章编号:1673—629X(2014)O1—0o73一o4doi:10.3969/j.issn.1673—629X.2014.01.019

3、ResearchofTensorLinearDiscriminantAnalysisAlgorithmZHAOYue,XUXin,QIAOLi—qiang(1.TeachingandResearchInstituteofCollegeComputer,BohaiUniversity,Jinzhou121013,China;2.CollegeofInformationScience&Engineering,NortheasternUniversity,Shenyang110819,China)Abstract:Aimingatpr

4、oblemsofsmallsampleexistedinthetraditionallineardiscriminantanalysisandtwoprojectionmatrixesofTen-sorLDAalgorithmscannotcalculate,low-dimensionalfeatureextractionisnotsuficient,studyandimplementTensorLDAbasedonten—sorsubspace.AndtheIt—TensorLDAalgorithmispresented,wh

5、ichfirstinitializeswithunitmatrix,thenusestheoptimizedcriteriontOgetanotherprojectionmatrix,carryingonmanytimesiteration.ApplyORLhumandatasettotesttheperformanceofalgorithm.Theex-perimentsshowthatinORLdatasetIt—TensorLDAis1.88%higherthanTensorLDAand3.03%comparedwithF

6、isherfaces.So.theal—gorithmavoidsthesmallsampleproblem,enhancestheeficiencyoffacerecognition.Keywords:lineardiscriminantanalysis;tensor;subspace;tensorlineardiscriminantanalysis;featureextractionO引言题文中提出了先用单位矩阵初始化,再利用优化准则线性代数,例如向量、矩阵等,在数据处理中起到求另一个投影矩阵,并进行多次迭代的改进方法。了巨

7、大的作用,被广泛应用于各个领域中。典型的线性算法有主成分分析方法(PrincipalComponentAnaly—1线性判别分析sis,PCA)⋯、线性判别分析方法(LinearDiscriminant线性判别分析方法(LDA)是Fisher判别分析在Analysis,LDA),但是线性函数及算法只能处理单个多类问题上的扩展。与PCA一样都属于基于子空因素的变化,已经不能满足复杂数据的处理。而多重间的特征提取方法,即用低维的子空间描述高维的数线性代数(张量)的应用弥补了这种缺陷。据特征。PCA是非监督的,不需要样本的类别信息,针

8、对传统线性判别分析中存在的小样本问题,学提取的是样本中最具代表性的特征,使数据的重构误者将LDA扩展到张量子空问下,提出张量线性判别分差最小。而LDA是监督的,需要预先知道样本的类析(TensorLinearDiscriminantAnalysis,Tensor

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