Den föreslagna ansiktsigenkänningsalgoritmen legaliserar scattermatrisen inom klassen genom att extrapolera dess eigenvärden. På så sätt används både avstånds- och nullrymdsinformationen från scattermatrisen inom klassen. Resultaten är lovande när algoritmen experimenteras på ansiktsigenkänningsdataset och jämförs med flera andra metoder. I ansikte erkännande problem, dimensionaliteten av funktionen utrymme är mycket stor jämfört med antalet träningsdata prover tillgängliga. Det är därför nödvändigt att minska dimensionaliteten i utrymmet för att förbättra ansiktsigenkänningens robusthet (eller generaliseringsförmåga) och komplexitet. Många metoder för att minska dimensionaliteten har föreslagits i litteraturen [1, 2]. Bland dem är den linjära discriminantanalystekniken (LDA) den kanske mest studerade tekniken för att minska dimensionaliteten. LDA-tekniken finner en orientering W som omvandlar vektorer med hög dimension som tillhör olika klasser till ett utrymme med lägre dimension, så att de projicerade vektorerna för en klass på detta lägre dimensionsutrymme är väl åtskilda från vektorerna för andra klasser. I LDA-tekniken, W kan erhållas genom eigen value nedbrytning av produkten av inversen av inomklass scatter matris S W och mellan klass scatter matris S B, dvs.. I denna bilaga gäller följande definitioner:
I extrapolering LDA (ELDA) teknik REF, noll utrymme S W matris legaliseras genom att extrapolera eigenvärden av S W med hjälp av exponentiell montering funktion.
Regularisation of eigenfeatures by extrapolation of scatter-matrix in face-recognition problem
{'venue': None, 'journal': 'Electronics Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}