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题名基于最大散度差判别分析的一种目标识别方法
被引量：3
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作者
张善文
李萍
井荣枝
张云龙
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机构
郑州大学西亚斯国际学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期441-444,共4页
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基金
河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B120012)
河南省重大科技攻关计划项目(122102210429)
+1 种基金
西亚斯国际学院引进人才项目(2012YJRC01
2012YJRC02)
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文摘
针对线性判别分析(LDA)在多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",提出了一种基于最大散度差判别准则的监督维数约简方法。首先,构造类内和类间离散度函数;然后采用最大散度差判别准则设计最佳判别目标函数,得到映射矩阵和提取分类特征。该方法省略了求解逆矩阵过程,从而避免了传统的LDA存在的小样本问题;最后,在真实飞机图像数据库上的识别实验结果验证了该算法的有效性。
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关键词
飞机目标识别
线性判别分析
最大散度差判别分析
小样本问题
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Keywords
aircraft target recognition
linear discriminant analysis （LDA）
maximum scatter-differencediscriminant analysis
small-sample-size （SSS） problem
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种核最大散度差判别分析人脸识别方法
被引量：3
- 2
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作者
杜海顺
李玉玲
汪凤泉
张帆
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机构
河南大学先进控制与智能信息处理研究所
东南大学仪器科学与工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第6期286-288,302,共4页
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基金
河南省自然科学研究资助计划项目(2008A520003)资助
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文摘
提出一种有效的非线性子空间学习方法——核最大散度差判别分析(KMSD),并将其用于人脸识别。核最大散度差判别分析首先把输入空间的样本非线性映射到特征空间,然后通过核方法的技巧,采用最大散度差判别分析(MSD)方法在特征空间里求解。在Yale和ORL人脸数据库上的实验结果表明,提出的核最大散度差判别分析方法用于人脸识别具有较高的识别率。
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关键词
核最大散度差判别分析
子空间学习
人脸识别
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Keywords
Kernel maximum scatter difference discriminant analysis（KMSD）, Subspace learning, Face recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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