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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... 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。 展开更多
关键词 鉴别准则 图像矩阵 图像投影鉴别分析 人脸识别
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最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量:23
2
作者 刘永俊 陈才扣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第34期208-210,227,共4页
传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根... 传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根本上避免了类内散布矩阵奇异带来的困难。在ORL人脸数据库和AR人脸数据库上的实验结果验证算法的有效性。 展开更多
关键词 FISHER线性鉴别分析 最大散鉴别分析 人脸识别
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基于差空间的最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量:13
3
作者 刘永俊 陈才扣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第10期2460-2462,2465,共4页
提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性,然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取,这样从根本上避免了传统... 提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性,然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取,这样从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析中存在的“小样本问题”。最后,在ORL标准人脸库和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 空间 最大散鉴别分析 人脸识别
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修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量:4
4
作者 刘永俊 陈才扣 王正群 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期190-193,共4页
针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的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",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩... 针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的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",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩阵的构造加以修正,采用新的修正的最大散度差鉴别准则函数。该方法从理论上为有效地解决传统的Fisher线性鉴别分析在人脸识别中存在的这两大难题提供了有效的途径。最后,在ORL,AR标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 FISHER线性鉴别分析 最大散鉴别分析
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一种核最大散度差判别分析人脸识别方法 被引量:3
5
作者 杜海顺 李玉玲 +1 位作者 汪凤泉 张帆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期286-288,302,共4页
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。... 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。 展开更多
关键词 核最大判别分析 子空间学习 人脸识别
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基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法 被引量:2
6
作者 李晓东 费树岷 张涛 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1130-1134,共5页
为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内... 为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率. 展开更多
关键词 二维主成份分析 类内平均脸 空间 最大散鉴别分析
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二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别 被引量:2
7
作者 姜晖 刘振 王鹏 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第5期101-106,共6页
为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴... 为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴别分析准则求取投影矢量。基于MSTAR计划录取的数据的仿真实验结果表明:即使方位角信息未知并且使用简单的最近邻分类器,该方法所提取特征在较低特征维数下的识别率也可以达到98%以上,表明了方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 FISHER线性鉴别分析 最大散鉴别分析 非参数特征分析 合成孔径雷达 目标识别
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分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别 被引量:1
8
作者 崔美琳 陈才扣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第34期155-157,162,共4页
提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间。接下来再对新模式采用最大散度... 提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间。接下来再对新模式采用最大散度差线性鉴别分析,这样就避免了对新模式的类内散布矩阵非奇异的要求。在ORL人脸库和Yale人脸库上分别检验了分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法的识别性能,实验结果表明该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。 展开更多
关键词 分块PCA 最大散鉴别分析 人脸识别
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基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法 被引量:17
9
作者 宋枫溪 张大鹏 +1 位作者 杨静宇 高秀梅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期541-549,共9页
首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c_0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大,识别率也逐渐增大.当参... 首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c_0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大,识别率也逐渐增大.当参数C增大到c_0时,识别率达到最大值.另外,以往的研究成果表明:当类内散布矩阵奇异时,最大散度差鉴别准则逐步逼近大间距线性投影准则.而且,随着参数C的不断增大,最大散度差分类算法的识别率也单调增大并最终稳定到大间距线性投影分类算法的识别率上.为此,我们提出了基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法.新算法可以根据训练样本的特性(类内散布矩阵是否奇异)自动选择恰当的参数C.在UCI机器学习数据库上的6个数据集以及AR人脸图像数据库上的测试结果表明,自适应最大散度差分类算法具有良好的分类性能. 展开更多
关键词 最大散 大间距线性投影 FISHER鉴别准则 自适应算法 机器学习 人脸识别
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基于最大散度差准则LDA的电子鼻中药材鉴别方法 被引量:9
10
作者 邵雅雯 骆德汉 +1 位作者 武琳 李江勇 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2011年第11期80-82,共3页
在电子鼻的模式识别方法中,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是常用的方法之一。然而,当样本类内散布矩阵奇异时,使用传统的基于Fisher准则的LDA算法会出现小样本问题。将最大散度差准则引入线性判别分析中,不仅可以解... 在电子鼻的模式识别方法中,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是常用的方法之一。然而,当样本类内散布矩阵奇异时,使用传统的基于Fisher准则的LDA算法会出现小样本问题。将最大散度差准则引入线性判别分析中,不仅可以解决小样本问题,实现3种不同产地中药材的正确鉴别,而且分类效果更好。结果表明:对3组样本的最终判别结果达到了97.8%的正确判别率,误判的待测样本只发生在安徽白术。 展开更多
关键词 电子鼻 线性判别分析 最大散准则 中药材
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基于最大散度差判别分析的一种目标识别方法 被引量:3
11
作者 张善文 李萍 +1 位作者 井荣枝 张云龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期441-444,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 飞机目标识别 线性判别分析 最大散判别分析 小样本问题
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白化散度差矩阵的独立元分析应用于表情识别 被引量:1
12
作者 李春芝 陈晓华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4361-4363,4367,共4页
提出基于白化散度差矩阵的独立元分析算法,增加不同类表情之间的类间距离,减弱人脸个体差异性信息对表情识别的干扰,避免传统的二维主元分析方法(2DPCA)以总体散布矩阵作为产生矩阵,有效地简化了白化实现过程,提高了白化性能,削弱了光... 提出基于白化散度差矩阵的独立元分析算法,增加不同类表情之间的类间距离,减弱人脸个体差异性信息对表情识别的干扰,避免传统的二维主元分析方法(2DPCA)以总体散布矩阵作为产生矩阵,有效地简化了白化实现过程,提高了白化性能,削弱了光照、姿态等噪声对表情识别的影响。该算法首先采用散度差矩阵求白化矩阵,由快速固定点算法(FASTICA)求解样本独立元,最终由最近邻准则实现表情识别。实验结果表明,提出的算法要优于传统的2DPCA及ICA算法,为表情识别提供了一条有效途径。 展开更多
关键词 矩阵 白化矩阵 独立元分析 最近邻准则 表情识别
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文本分类中一种基于核的最大散度差特征抽取方法
13
作者 刘海峰 姚泽清 +1 位作者 张述祖 王元元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期102-104,107,共4页
研究了一种基于核的最大散度差准则的文本特征抽取方法。首先回顾了文本分类中特征降维的主要方法、Fisher准则及其相关研究进展以及存在的问题;然后分析了基于散度差准则的线性鉴别方法的优点与不足,借助于核函数较好地解决了线性可分... 研究了一种基于核的最大散度差准则的文本特征抽取方法。首先回顾了文本分类中特征降维的主要方法、Fisher准则及其相关研究进展以及存在的问题;然后分析了基于散度差准则的线性鉴别方法的优点与不足,借助于核函数较好地解决了线性可分性较差的样本分类问题,在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩。实验结果表明,该方法在文本分类上的效果较好。 展开更多
关键词 文本分类 特征抽取 特征降维 准则 变换
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一种基于核的正交化最大散度差文本特征抽取
14
作者 刘海峰 姚泽清 刘守生 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2010年第5期847-852,共6页
核方法是解决非线性可分性问题的一个重要途径。针对文本自动分类中的特征降维问题,在核最大散度差鉴别分析基础上,提出一种正交化核最大散度差鉴别准则,论证了鉴别向量集在正交化和非正交化的条件下鉴别准则的一致性。在最低限度减少... 核方法是解决非线性可分性问题的一个重要途径。针对文本自动分类中的特征降维问题,在核最大散度差鉴别分析基础上,提出一种正交化核最大散度差鉴别准则,论证了鉴别向量集在正交化和非正交化的条件下鉴别准则的一致性。在最低限度减少信息损失的前提下实现了文本特征维数的大幅度减缩,改善了最大散度差线性鉴别准则在用于文本分类上的性能。分类试验表明,这种正交化核最大散度差鉴别向量集抽取模型,与线性最大散度差方法相比,具有明显的效率上的优势。 展开更多
关键词 文本分类 特征抽取 变换
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最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别 被引量:2
15
作者 曹丽 陈才扣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第S2期182-184,共3页
最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识别方法,没有考虑到样本的局部特性。无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在... 最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识别方法,没有考虑到样本的局部特性。无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题。提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题。在ORL人脸库和AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 局部特征 最大散 特征提取 无监督鉴别投影 人脸识别
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最大散度差和大间距线性投影与支持向量机 被引量:58
16
作者 宋枫溪 程科 +1 位作者 杨静宇 刘树海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期890-896,共7页
首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器;然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是... 首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器;然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下,线性支持向量机的一种特殊情况.在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明,最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美,优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法. 展开更多
关键词 最大散 大间距线性投影 支持向量机 FISHER鉴别准则 线性鉴别分析 人脸 识别
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基于多类最大散度差的人脸表示方法 被引量:17
17
作者 宋枫溪 杨静宇 +1 位作者 刘树海 张大鹏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期378-385,共8页
将用于两类分类的最大散度差鉴别准则推广为多类最大散度差鉴别准则,并建立了基于该准则的一种新的人脸表示方法.基于多类最大散度差鉴别准则的人脸表示方法有效避免了传统鉴别分析方法在人脸特征提取时通常面临的小样本模式识别问题... 将用于两类分类的最大散度差鉴别准则推广为多类最大散度差鉴别准则,并建立了基于该准则的一种新的人脸表示方法.基于多类最大散度差鉴别准则的人脸表示方法有效避免了传统鉴别分析方法在人脸特征提取时通常面临的小样本模式识别问题.在国际标准人脸图像数据库ORL、Yale以及FERET上的实验结果表明,与Fisherfaces、Eigenfaces、正交补空间、零空间等人脸特征提取方法相比,新的人脸表示方法具有一定的优势. 展开更多
关键词 最大散 FISHER鉴别准则 特征向量 特征提取 人脸识别
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基于模糊最大散度差判别准则的聚类方法 被引量:6
18
作者 皋军 王士同 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期2939-2949,共11页
基于最大散度差判别准则提出了一种模糊最大散度差准则,并根据模糊最大散度差准则提出一种聚类方法(fuzzy maximum scatter difference discriminant criterion based clustering algorithm,简称FMSDC).该方法通过迭代优化方法实现聚类... 基于最大散度差判别准则提出了一种模糊最大散度差准则,并根据模糊最大散度差准则提出一种聚类方法(fuzzy maximum scatter difference discriminant criterion based clustering algorithm,简称FMSDC).该方法通过迭代优化方法实现聚类的同时还可以实现特征降维.该方法首先在最大散度差判别准则中引入模糊概念;然后通过具体原则设定模糊最大散度差判别准则中的参数η,从而在一定程度上降低了由参数η引起的敏感性;最后分别根据模糊隶属度μik、最优鉴别矢量ω进行聚类和特征降维.实验结果表明,FMSDC方法不但具有基本的聚类功能,而且具有较好的鲁棒性和较强的特征降维能力. 展开更多
关键词 模糊最大散判别准则 鉴别矢量 降维 模糊聚类 鲁棒性
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一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法 被引量:1
19
作者 林宇生 王建国 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第12期157-160,共4页
本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有... 本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有统计不相关性。另外,本文还揭示了最大散度差鉴别准则与Fisher准则的内在关系。在ORL与NUST603人脸库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别性能上优于原MSDC特征抽取方法与传统的PCA方法。 展开更多
关键词 最大散准则 统计不相关投影空间 最佳鉴别矢量 统计不相关 特征抽取 人脸识别
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基于散度差准则的隐空间特征抽取方法
20
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... 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。 展开更多
关键词 隐空间 鉴别准则 特征抽取 人脸识别
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