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多模態數據分類方法_類依賴增強線性判別分析

'多模態數據分類方法_類依賴增強線性判別分析'
?西安電子科技大學學報(自然科學版)JOURNAL OF X1DIAN UNIVERSITYdoi: 10.3969/j.issn.l001-2400.2012.05.017多模態數據分類方法一類依賴增強線性判別分析任獲榮,李春曉,孫建維,秦紅波,何培培,高敏(西安電子科技大學機電工程學院,陜西西安710071 )摘要:多模態數據,即某些類別的樣本分布在兩個或者更多個聚集區域中。本文在增強線性判別分析和類依賴線性 判別分析的基礎上,提出了類依賴增強線性判別分析,對多模態數據進行分類。算法利用增強線性判別分析的局部 信息保持能力,在不破壞多模態局部結構的前提下,對數據進行降維;然后采用最大散度差線性鑒別分析準則對每 一類樣本獲取一個投影矩陣,從而獲取不同類的樣本分布的特征差異。在人臉數據庫上進行實驗驗證,結果表明改 進方法分類效果好。關鍵詞:多模態數據;分類;線性判別分析;增強線性判別分析;類依賴中圖分類號: 文獻標識碼:A 文章編號:1001-2400(2012)05-0121-08Classification method for multimodal data- class dependent ELBARENHuorong, LI Chunxiao^ SUN Jianwei, QINHongbo, HE Peipei, GAO Min(School of Electro-Mechaiiical Engineering, Xidian Univ., Xi'an 71007 L China)Abstract: Multimodal data refer to die data of a class tliat can be divided into two or more clusters. Tliis paper proposed an improved method called class-<lependent and enhanced? LDA by combining enhanced LDA with class-dependent LDA (CDLDA) to classify the multimodal data. In the new algorithm, wc first use Enhanced LDA to reduce the dimensionality of multimodal data widiout losing the local structure and then get a projection matrix for each data class to obtain the characteristic differences for different data class distribution by maximum scatter difference discriminant analysis criterion. Experiments on the face databases show encouraging recognition performance of the proposed algorithm?Key Words: multimodal data; classification; LDA; enhanced LDA; class-dejDendence目前的很多分類方法假設每一個類的樣本分布在同一個聚集區域中,對于-省略部分-(CSSS). Nanjing: IEEE, 2011:416-419.[2] MANLI 乙 MARTINEZ A. Subclass Discriminant Analysis[J]. IEEETnuis. Pattern Aniil. Mach. Intel!., 2006,28(8): 1274 - 1286.[3] KIM T, K1TTLER J. Locally Lineal' Discriminant Analysis for Multim(xlally Distributed Classes for Face Recognition with A Single Model ImagefJl. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 2005,27(3): 318 - 327.[41 HARANDI M?,NILI AHMADABADI M., ARAABI B. Optimal Local Basis: A Reinforcement Learning Approach for Face Recognition^. Int. J. Comput. Vis., 2009,81(2): 191 - 204.[5] H. Hu, P. Zhang, E De la Tbrre. Face Recognition Using Enhanced Linear Discriminant Analysis[J]? IET Comput.Vis., 2010, 4(3): 195-208.⑹ Liang Jianning. Class-dependent 線性判別分析 for Feature Extraction and Recognition[C]//Pioceeding of the 3“ IEEE International Conference on Computer Science and Infonnation Technology (ICCSIT). ChengDu; IEEE, 2010:614-618.17] Pe【e『N. Belhumeun et al. Eigenfiaces vs Fisherfiaces: Recognition Using Class Specific Linear ftnjectiontJJ. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Inlell., 1997,19(7): 711-720.|8|梁錦錦,劉三陽,吳徳 空間支持向址域分類器[J|.西女電子科技大學學報,200&35⑹:1080-1083.LIANG Jin jin, LIU San-yang, WU De. Space support vector domain cIassificr[J]. J. Xidian Univ., 2008,35(6): 1080-1083.19J尚榮華,馬文萍,焦李成張偉.用于求解多FI標優化問題的克隆選擇算法[J].西安電了科技人學學報,2007,34(5): 712721. Shang Ronghua, Ma Wenping, Jiao Licheng, Zhang Wei. Clonal Selection Algorithm for Multi-objective Optimization ProblemsUJ. J.Xidian Univ., 2007,34 (5): 716-721.
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