非反復2次元線形判別分析による顔認識

摘要

画像データに線形判別分析(LDA)を適用する場合，各画像の画素値を1列に並べてベクトルデータにする必要があり，それによってベクトルの次元数が増加し，計算が困難になるという問題がある．最近，Yeらは画像などの行列データをベクトル化なしでそのまま扱える2次元線形判別分析(2DLDA)を提案した．2DLDAが変換行列を反復計算で求めるのに対し，本論文では，反復計算なしで2DLDAと同程度の識別率が得られる非反復2DLDAを提案する．顔画像を用いた個人識別の実験により，提案手法は従来の2DLDAよりも少ない計算量で同程度の識別率を達成できることを示す．