基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析

摘要

提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法.通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息.该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题.在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性.