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二维最大散度差图像投影鉴别分析被引量：7: 1; 作者陈才扣刘永俊杨静宇《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期833-835,913,共4页; 提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则,从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的,与以往的基于图像向量的鉴别方... 展开更多; 关键词散度差鉴别准则图像矩阵图像投影鉴别分析人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于散度差准则的隐空间特征抽取方法: 2; 作者陈才扣宋枫溪 +1 位作者刘永俊杨静宇《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第12期174-176,199,共4页; 本文提出了一种新的非线性特征抽取方法——基于散度差准则的隐空间特征抽取方法。该方法的主要思想就是首先利用一核函数将原始输入空间非线性变换到隐空间,然后,在该隐空间中,利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则进行特征抽... 展开更多; 关键词隐空间散度差鉴别准则特征抽取人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

一类基于多目标规划的线性鉴别准则被引量：1: 3; 作者高秀梅陈芳 +1 位作者宋枫溪杨健《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第33期158-163,169,共7页; 两类Fisher鉴别准则、大间距线性投影准则以及最大散度差鉴别准则都是直接用于模式分类的两类线性鉴别准则,它们的共同点是将"投影后数据的可分性达到最大的方向"作为最优投影方向。区别在于它们对数据可分性的定义有所不同... 展开更多; 关键词两类Fisher鉴别准则大间距线性投影准则最大散度差鉴别准则多目标规划; 在线阅读下载PDF 职称材料

新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别被引量：2: 4; 作者刘永俊陈才扣 +1 位作者赵根林杨静宇《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1519-1521,1550,共4页; 在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题... 展开更多; 关键词核非线性鉴别分析最大散度差鉴别准则核最大散度差鉴别分析特征抽取人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名二维最大散度差图像投影鉴别分析被引量：7: 1; 作者陈才扣刘永俊杨静宇; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院扬州大学信息工程学院; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期833-835,913,共4页; 基金国家自然科学基金(60472060) 江苏省博士后科研资助计划项目江苏省高校自然科学基金(05KJB520152); 文摘提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则,从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的,与以往的基于图像向量的鉴别方法相比,它的突出优点是大大提高了特征抽取的速度。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的仿真试验结果表明,所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的散度差鉴别分析,特征抽取的速度有了较大幅度的提高。; 关键词散度差鉴别准则图像矩阵图像投影鉴别分析人脸识别; Keywords scatter difference diseriminant criterion image matrix image projection discriminant analysis face recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于散度差准则的隐空间特征抽取方法: 2; 作者陈才扣宋枫溪刘永俊杨静宇; 机构扬州大学计算机科学与工程系南京理工大学计算机科学与工程系南京炮兵学院南京理工大学计算机科学与工程系; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第12期174-176,199,共4页; 基金国家自然科学基金(60472060) 江苏省博士后科研资助计划项目江苏省高校自然科学基金(05KJB520152)的资助。; 文摘本文提出了一种新的非线性特征抽取方法——基于散度差准则的隐空间特征抽取方法。该方法的主要思想就是首先利用一核函数将原始输入空间非线性变换到隐空间,然后,在该隐空间中,利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则进行特征抽取。与现有的核特征抽取方法不同,该方法不需要核函数满足Mercer定理,从而增加了核函数的选择范围。更为重要的是,由于采用了散度差作为鉴别准则,从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的试验结果验证了本文方法的有效性。; 关键词隐空间散度差鉴别准则特征抽取人脸识别; Keywords Hidden space,Scatter difference discrminant criterion, Feature extraction, Face recognition; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一类基于多目标规划的线性鉴别准则被引量：1: 3; 作者高秀梅陈芳宋枫溪杨健; 机构淮阴师范学院计算机科学系哈尔滨工业大学深圳研究生院南京理工大学计算机科学与技术系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第33期158-163,169,共7页; 基金国家自然科学基金No.60503026 江苏省高校自然科学研究指导性项目(No.04KJD520037)。~~; 文摘两类Fisher鉴别准则、大间距线性投影准则以及最大散度差鉴别准则都是直接用于模式分类的两类线性鉴别准则,它们的共同点是将"投影后数据的可分性达到最大的方向"作为最优投影方向。区别在于它们对数据可分性的定义有所不同。过去的研究成果表明,大间距线性投影分类器与支持向量机之间、大间距线性投影准则与最大散度差鉴别准则之间以及最大散度差鉴别准则与两类Fisher鉴别准则之间,均存在着这样或那样的联系。论文试图在以往研究成果的基础上进一步理清这些两类线性鉴别准则之间的内在关系,并建立一个统一的理论框架从而将基于投影后数据可分性的这些两类线性鉴别准则都纳入其中。; 关键词两类Fisher鉴别准则大间距线性投影准则最大散度差鉴别准则多目标规划; Keywords binary Fisher discriminant criterion large margin linear projection criterion maximum scatter difference discriminant criterion multiple objective programming; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别被引量：2: 4; 作者刘永俊陈才扣赵根林杨静宇; 机构常熟理工学院软件工程系扬州大学信息工程学院南京理工大学计算机科学与工程系; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1519-1521,1550,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60472060) 江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520152); 文摘在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。; 关键词核非线性鉴别分析最大散度差鉴别准则核最大散度差鉴别分析特征抽取人脸识别; Keywords kernel nolinear discriminant analysis maximum scatter difference criterion kernel maximum scatter difference discriminant analysis feature extraction face recognition; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	二维最大散度差图像投影鉴别分析	陈才扣刘永俊杨静宇	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于散度差准则的隐空间特征抽取方法	陈才扣宋枫溪刘永俊杨静宇	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一类基于多目标规划的线性鉴别准则	高秀梅陈芳宋枫溪杨健	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别	刘永俊陈才扣赵根林杨静宇	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料