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计算机软件及计算机应用
> 不同主成分特征维数下抽取前5个训练样本集
不同主成分特征维数下抽取前5个训练样本集
图片来源:
范燕,郑宇杰,於东军,宋晓宁,束鑫,杨静宇.
一种反对称变换下的有监督局部保持投影算法 ,
南京航空航天大学学报, 2013 (02).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
训练样本集
主成分
维数
所属学科:
计算机软件及计算机应用
图片上下文:
在实验中,训练样本集随机产生,分别采用NUST603人脸库中每类人脸的前θ(θ=3,4,5,6)个样本组成训练样本集,所有样本组成测试样本集,该实验经过特征提取后的图像数据采用k近邻分类器实现分类,为了简化算法,取近邻参数k为3。由于实验过程中的控制参数m和p均为控制分类结果模糊
....
程度的参数,它们通过交叉验证方法得到,其中m取0.1,p取2。表2是Fisherface,D-LDA,SLPP和本文方法的识别性能比较。表2不同数量训练样本集下NUST603识别率比较%训练样本数方法FisherfaceD-LDASLPP本文算法397.4697.8197.9198.39498.2398.1298.4298.85598.6598.6598.8399.14699.1799.2899.3799.66实验2采用ORL人脸数据库,共包含40人,每人由不同表情或不同视点的10幅图像组成。首先对所有样本进行两次小波变换,将原始图像预处理成23×28维的形式。图2显示了ORL人脸数据库的部分人脸图像。图2ORL人脸数据库部分人脸图像实验中,样本的训练数据集随机产生,在不同的训练样本个数下均做10次不同的测试,得到10次不同数据集下的均值。每组实验从每类人脸图像中随机抽取θ(θ=3,4,5)个样本组成训练样本集,用剩余样本组成测试样本集,该实验经过特征提取后的图像数据采用最近邻分类器实现分类。同时实验过程中的控制参数通过交叉验证得到,其中m取0.3,p取2。表2是Fisherf
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