Abstract-Principal komponentanalys (PCA) har visat sig vara en effektiv metod i mönsterigenkänning och bildanalys. På senare tid har PCA i stor utsträckning använts för algoritmer för ansiktsigenkänning, t.ex. eigenface och fisherface. De uppmuntrande resultaten har rapporterats och diskuterats i litteraturen. Många PCA-baserade system för ansiktsigenkänning har också utvecklats under det senaste årtiondet. Befintliga PCA-baserade system för ansiktsigenkänning är dock svåra att skala upp på grund av belastningen på beräkningskostnader och minneskrav. För att övervinna denna begränsning används vanligen ett stegvist tillvägagångssätt. Inkrementella PCA-metoder (IPCA) har under många år studerats i maskininlärningssamhället. Den största begränsningen av befintliga IPCA-metoder är att det inte finns någon garanti för approximationsfelet. Mot bakgrund av denna begränsning föreslås i detta dokument en ny IPCA-metod baserad på idén om att uppdatera algoritmen för singular value decomposition (SVD), nämligen en SVD-uppdateringsbaserad IPCA-algoritm (SVDU-IPCA). I den föreslagna SVDU-IPCA-algoritmen har vi matematiskt bevisat att approximationsfelet är begränsat. En komplex analys av den föreslagna metoden presenteras också. En annan egenskap hos den föreslagna SVDU-IPCA-algoritmen är att den enkelt kan utökas till en kärnversion. Den föreslagna metoden har utvärderats med hjälp av tillgängliga offentliga databaser, nämligen FERET, AR och Yale B, och tillämpas på befintliga algoritmer för ansiktsigenkänning. Experimentella resultat visar att skillnaden mellan den genomsnittliga igenkänningsnoggrannheten mellan den föreslagna stegvisa metoden och batch-metoden är mindre än 1 %. Detta innebär att den föreslagna SVDU-IPCA-metoden ger en nära approximation till batch-mode PCA-metoden. Index Terms-Error analys, ansiktsigenkänning, inkrementell huvudkomponentanalys (PCA), singular value decomposition (SVD).
Zhao m.fl. REF föreslår en bit inkrementell PCA-strategi via SVD-uppdateringsalgoritmen, känd som SVDU-IPCA.
A novel incremental principal component analysis and its application for face recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}