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题名基于SSVM的递归统计不相关特征抽取算法
被引量：3
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作者
任世锦
王小林
吕俊怀
张晓光
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机构
徐州师范大学计算机学院
中国矿业大学机电工程学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期443-451,共9页
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基金
徐州师范大学培育项目(08XLY10)
中国博士后科学基金(20060390277)
江苏省“六大人才高峰”计划(06-E-05)资助~~
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文摘
文章旨在研究数据分布未知的高维、小样本问题的特征抽取算法.基于支持向量机原理和特征统计不相关思想,提出基于散度支持向量机(SSVM)的递归统计不相关特征抽取算法,解决现有算法抽取特征之间存在相关性、算法受到样本分布影响等问题.针对高维小样本问题,使用PCA把SSVM优化问题变换到同构低维空间;给出边界鉴别向量集的递归求取方法,把模式高维特征投影到边界鉴别向量集,实现了统计不相关特征的抽取;分析了算法的收敛性和终止条件.文中使用核方法把线性SSVM推广到非线性SSVM,通过KPCA方法把非线性SSVM优化问题转换到低维空间中的等价优化问题,在低维空间抽取不相关非线性特征.仿真结果证明了文中算法的有效性.
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关键词
散度支持向量机(SSVM)
分类
特征抽取
统计不相关边界鉴别向量
主元分析(PCA)
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Keywords
scatter support vector machine （SSVM）
classification
feature extraction
uncorrelated margin discriminant vectors
principal component analysis （PCA）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名统计不相关的费舍掌纹识别算法
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作者
姚永芳
赵清杰
张利萍
荆晓远
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机构
南京邮电大学自动化学院
北京理工大学计算机科学系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第21期5156-5159,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60402018)。
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文摘
费舍掌纹是一种最近提出的掌纹识别方法,它有两点不足:不能在花费尽可能少的计算时间的同时,保证所得到的鉴别向量都满足统计不相关性;不能根据鉴别能力选择合适的鉴别向量。为了改进费舍掌纹,提出了一种统计不相关费舍掌纹识别算法。在公共的掌纹图像数据库上的实验结果表明,该算法在掌纹识别性能上优于常用的费舍掌纹和统计不相关最佳鉴别向量方法。
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关键词
掌纹识别
统计不相关费舍掌纹算法
鉴别向量
计算时间
鉴别能力
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Keywords
palmprint recognition
uncorrelated fisherpalm algorithm
discrimination vectors
computing time
discriminabilities
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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