主成分分析(PCA)是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法
主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)方法是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法,可以说是常用的一种基于变量协方差矩阵对样本中的信息进行处理、压缩和抽提的有效方法,主要通过K-L(Karhunen-Loeve)变换展开式从人脸数据库中提取人脸的主要特征[i],构成特征脸空间,在识别时将待测试的人脸图像投影到特征脸空间,得到一组投影系数,与数据库中各个人脸图像进行比对识别。这种方法保留了原向量在与其协方差矩阵最大特征值相对应的特征向量方向上的投影,即主分量(Principal Components),因此被称为主成分分析。由于PCA方法在进行降维处理和人脸特征提取方面的有效性,在人脸识别领域得到了广泛的应用。它的核心思想是:利用较少数据的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的目的,根据样本点在多维空间的位置分布,以样本点在空间中变化最大方向,即方差最大方向,作为差别矢量来实现数据的特征提取。利用K-L变换抽取人脸的主要成分,利用特征脸法进行人脸识别的过程由训练阶段和识别阶段两个阶段组成。
K-L变换是Karhunen-Loeve变换的简称,是一种特殊的正交变换。它是建立在统计特性基础上的一种变换,它的突出优点是它能去相关性,而且是均方误差(Mean Square Error,MSE)意义下的最佳变换。
K-L变换的基本思想是在一个新的特征空间中将样本数据沿其特征矢量用对齐的方式进行旋转变换。这个变换有效地克服了样本数据向量间的相关性,从而去除那些只带有较少信息的数据以达到降低特征空间维数的目的。经过以上K-L变换得到的特征是原图像向量的正交分解,其图像信息的总能量不变,不损失任何信息。在这个互相正交、可测量的特征空间中进行图像的特征提取可以有效地利用图像之间的差异,提取有效信息。K-L特征空间中,较大特征值所对应的特征向量体现原图像的总体趋势以及低频分量,较小特征值所对应特征向量体现原图像的细节变化以及高频分量所以人们用PCA法提取图像总体特征,其目的是用较少数量的特征对样本进行描述,同时又能保留所需要的识别信息。在人脸图像上的表现就是人脸的外形轮廓和灰度变化,以此作为人脸特征。
主成分分析(PCA)是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法相关推荐
- 主成分分析(PCA)简介
主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)是一个简单的机器学习算法,可以通过基础的线性代数知识推导. 假设在Rn空间中我们有m个点{x(1),-,x(m)},我 ...
- 读文献先读图——主成分分析 PCA 图
上周五彩斑斓的气泡图 有让你眼花缭乱吗? 本周,化繁为简的PCA图 你值得拥有! 数据分析| 科研制图﹒PCA 图 关键词:主成分分析.降维 1665 年的鼠疫 牛顿停课在家提出了万有引力 ; 18 ...
- 223.主成分分析PCA
主成分分析 PCA 本节作者:刘华,中国科学技术大学 版本1.0.3,更新日期:2020年6月18日 什么是PCA(Principal Component Analysis) 相关背景 在许多领域的研 ...
- 降维(一)----说说主成分分析(PCA)的源头
降维系列: 降维(一)----说说主成分分析(PCA)的源头 降维(二)----Laplacian Eigenmaps --------------------- 前一篇文章中介绍了主成分分析.PCA ...
- 主成分分析(PCA)深入剖析+Matlab模拟
1.降维引发的思考 对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作.降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低.降维的操作可以理解为一种映射关系,例如函数z=f( ...
- lda 吗 样本中心化 需要_机器学习 —— 基础整理(四):特征提取之线性方法——主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA...
本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensiona ...
- 机器学习-降维之主成分分析PCA算法原理及实战
主成分分析 前言 近年来,随着互联网和信息行业的发展,数据已经渗透到各行各业,成为重要的生产因素如数据记录和属性规模的急剧增长.社会已经进入大数据时代,数据越多越好似乎已经成为公理.然而,数据量并不是 ...
- 7.4.5 鲁棒主成分分析 PCA
7.4.5 鲁棒主成分分析 PCA 根据每个样本点数据 ai\mathbf{a}_{i}ai 在第一主方向 u1\mathbf{u}_1u1 上的投影的方差最大,知样本点在此方向最分散,为第一主方 ...
- Python 主成分分析PCA
Python 主成分分析PCA 主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维.去噪的有效方法,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维特征称为主元,是旧特征的线性 ...
最新文章
- html实现以秒为单位倒数,跳转新的页面
- 【EASYDOM系列教程】之 textContent 属性
- 强烈推荐几个我常置顶阅读清华、哈工大的平台公众号!
- const对象,NULL和nullptr,C++中创建对象数组
- Windows 8.1 新增控件之 DatePicker
- 来自 Spring Cloud 官方的消息,Spring Cloud Alibaba 即将毕业
- mysql报错级别_MySQL启动出现几个警告级别错误
- 01-05 Linux常用命令-性能统计
- 漫谈广告竞价模式(六)
- mysql binlog DDL_MySQL binlog原理及应用
- uni-app中的tabBar配置
- 吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-37-inception网络
- C#获取文件/文件夹默认图标
- FA:萤火虫算法的改进及Python实现
- vim 的配置详解/键盘映射配置详解
- UWP开发:APP之间的数据交互(以微信为例)
- matlab表达式中的省略号,使用正则表达式匹配省略号
- Unity组件:Lens Flare 镜头光晕
- Linux部署k8s集群
- 虚拟示波器-开天斧-STC8H8K64U核心功能实验板测试