模式識(shí)別中幾類降維方法的研究.pdf

1、數(shù)據(jù)降維在模式識(shí)別中的人臉識(shí)別領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于表示人臉圖像的數(shù)據(jù)通常具有很高的維數(shù)，而高維數(shù)不僅會(huì)導(dǎo)致“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題，而且會(huì)使人們對(duì)數(shù)據(jù)集中所隱含的結(jié)構(gòu)信息難以直觀的理解和發(fā)現(xiàn)。若對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維預(yù)處理，一方面可以克服“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題；另一方面可以大大減小計(jì)算的復(fù)雜性和噪聲，所以數(shù)據(jù)降維方法的研究引起了研究者們的關(guān)注。
　　本文首先對(duì)目前人臉識(shí)別領(lǐng)域中經(jīng)典的一維及二維單向降維方法進(jìn)行了較為全面的介紹，接著對(duì)二維雙向降維方法

2、張量子空間分析(TSA)和判別張量子空間分析(DTSA)進(jìn)行了分析。此外，針對(duì)二維判別有監(jiān)督局部保持投影方法僅利用了單邊投影，從而導(dǎo)致投影空間還有特征可提取的問(wèn)題，我們提出了二維雙向判別有監(jiān)督局部保持投影(BDSLPP)。然后對(duì)于TSA和DTSA的左、右投影矩陣是不正交的，而正交的投影矩陣可以保持圖像數(shù)據(jù)空間的度量結(jié)構(gòu)信息的問(wèn)題，我們又提出了正交張量子空間分析(OTSA)和正交判別張量子空間(ODTSA)分析。最后本文將這幾種方法分別在