基于聚类中心GDA的一维像目标识别方法 被引量：2

1

作者 孙俊 戴蓓蒨 刘洋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第6期47-50,59,共5页

对于目标高分辨一维距离像的目标识别,给出了一种基于广义判别分析(GDA)的特征非线性映射方法,将所提取的功率谱特征参数优化后,使目标特征参数在非线性特征空间中的Fisher比增大,使用基于高斯混合模型的分类器进行目标识别。针对训练... 对于目标高分辨一维距离像的目标识别,给出了一种基于广义判别分析(GDA)的特征非线性映射方法,将所提取的功率谱特征参数优化后,使目标特征参数在非线性特征空间中的Fisher比增大,使用基于高斯混合模型的分类器进行目标识别。针对训练样本多时GDA计算代价大,特征提取速度慢问题,提出了一种将训练样本做聚类后使用聚类中心作为训练样本计算GDA模型参数的快速算法,使模型训练时间及其特征识别时间均有很大程度上的减少,并且识别效果也相对与抽样选择训练样本有明显提高,实验结果表明了文中所提方法的有效性。 展开更多

关键词 一维像 目标识别 广义判别分析 聚类中心 高斯混合模型

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基于特征融合技术的发动机故障诊断 被引量：5

2

作者 许丽佳 康志亮 黄诚惕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期130-135,共6页

为了提高发动机的故障识别率,设计了一种将B&B算法与广义辨别分析(GDA)相结合的多类特征融合方法。从发动机转子的振动信号中提取出频谱特征集和纹理特征集,用B&B算法删去2类特征集中信息量少的特征,并用GDA和支持向量机(SVM)... 为了提高发动机的故障识别率,设计了一种将B&B算法与广义辨别分析(GDA)相结合的多类特征融合方法。从发动机转子的振动信号中提取出频谱特征集和纹理特征集,用B&B算法删去2类特征集中信息量少的特征,并用GDA和支持向量机(SVM)分类器进行特征融合和分类识别。发动机的转子故障试验结果表明,该方法获得的融合特征包含有更多的类别信息,用于转子故障获得的识别率为98.21%,且不受分类器核参数的影响;而频谱特征、纹理特征输入SVM分类器后获得的故障识别率仅为92.86%和89.29%。该研究为发动机的故障诊断提供了一种有效、实用的特征提取方法。 展开更多

关键词 发动机 故障诊断 特征提取 广义辨别分析 特征融合

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基于广义判别分析的光谱分类 被引量：9

3

作者 许馨 杨金福 +1 位作者 吴福朝 赵永恒 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1960-1964,共5页

提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis,GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空... 提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis,GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空间中进行线性判别分析。实验对比了LDA,GDA,PCA,KPCA算法对于恒星、星系和类星体的光谱分类性能。结果表明基于GDA的算法对于这3种类型光谱的分类正确率最高,LDA次之;尽管KPCA也是一种基于核的方法,但是选择主成分个数较少时效果较差,甚至低于LDA;基于PCA的分类效果最差。 展开更多

关键词 光谱分类 广义判别分析 线性判别分析 核主成分分析

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基于广义判别分析方法的人脸识别 被引量：6

4

作者 张莹 王耀南 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期30-32,共3页

提出基于广义判别分析的人脸识别方法,通过非线性核函数把样本映射到高维线性空间,然后在高维空间运用线性判决算法,从而获得输入空间非线性判决特征,可以很好地适应人脸图像中的光照、表情以及姿态等复杂的变化。实验证明该方法用较少... 提出基于广义判别分析的人脸识别方法,通过非线性核函数把样本映射到高维线性空间,然后在高维空间运用线性判决算法,从而获得输入空间非线性判决特征,可以很好地适应人脸图像中的光照、表情以及姿态等复杂的变化。实验证明该方法用较少的特征向量能获得比特征脸算法、Fisherfaces算法更高的分类准确率。 展开更多

关键词 广义判别分析 人脸识别 核函数 特征脸 FISHER脸

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基于广义判决分析的图像拼接检测最优类色度通道设计方法 被引量：3

5

作者 赵旭东 李生红 +1 位作者 王士林 李建华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2033-2040,共8页

针对图像拼接检测问题,该文提出一种基于广义判决分析(GDA)的最优类色度通道设计方法。将最优类色度通道的设计建模为一个以GDA识别力为目标函数,以类色度通道参数范围为约束条件的最优化问题,通过网格搜索和梯度上升法求解最优类色度... 针对图像拼接检测问题,该文提出一种基于广义判决分析(GDA)的最优类色度通道设计方法。将最优类色度通道的设计建模为一个以GDA识别力为目标函数,以类色度通道参数范围为约束条件的最优化问题,通过网格搜索和梯度上升法求解最优类色度通道参数。在哥伦比亚图像拼接检测评估库中的实验结果显示,目前4种主流的图像拼接检测方法在最优类色度通道上的识别率均高于已有的颜色通道,验证了该方法的通用性和有效性。 展开更多

关键词 图像拼接检测 类色度通道 广义判决分析 网格搜索 梯度上升法

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基于聚类–判别分析的风电场概率等值建模研究 被引量：41

6

作者 朱乾龙 韩平平 +2 位作者 丁明 张晓安 石文辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第28期4770-4780,共11页

基于机组同调性的影响因素,提出一种新的鼠笼型风电场动态等值建模方法。该方法通过采集不同工况和短路故障类型组合下风力发电机的转速向量,利用two-step法对风电机组聚合分类,并根据Fisher判别分析进行聚类结果的显著性检验。在综合... 基于机组同调性的影响因素,提出一种新的鼠笼型风电场动态等值建模方法。该方法通过采集不同工况和短路故障类型组合下风力发电机的转速向量,利用two-step法对风电机组聚合分类,并根据Fisher判别分析进行聚类结果的显著性检验。在综合考虑风电场全年风资源统计信息和系统侧不同类型故障发生比例的基础上,以概率最大的机群划分结果,建立风电场概率等值模型。使用DIgSILENT Power Factory平台进行风电场机电暂态仿真,并与传统等值模型和详细模型对比。仿真结果表明,该文提出以转速向量作为分群判据是合理的,所建立的风电场概率等值模型能较全面表征风电场全年的运行外特性,具有重要的工程应用价值。 展开更多

关键词 风电场 鼠笼型风电机组 转速向量 two—step分类法 Fisher判别法 概率等值模型

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低分辨率人耳图像识别方法研究 被引量：6

7

作者 王晓云 苑玮琦 郭金玉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4328-4330,4334,共4页

针对人耳识别中存储量和计算速度的要求,同时考虑远距离拍摄时低分辨率人耳识别问题,探讨了低分辨率人耳图像识别性能,给出了分辨率与识别率的关系。首先采用高斯金字塔对人耳图像进行不同层的分解,然后对每一层图像应用广义判别分析方... 针对人耳识别中存储量和计算速度的要求,同时考虑远距离拍摄时低分辨率人耳识别问题,探讨了低分辨率人耳图像识别性能,给出了分辨率与识别率的关系。首先采用高斯金字塔对人耳图像进行不同层的分解,然后对每一层图像应用广义判别分析方法(GDA)提取特征,最后计算样本间的余弦距离,通过阈值法分类识别。实验结果表明,当人耳图像分辨率降低为36×24时系统识别性能最好,满足实时生物识别系统的要求。 展开更多

关键词 低分辨率 人耳识别 Fisherear 广义判别分析

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广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果 被引量：4

8

作者 吴小俊 杨静宇 +1 位作者 王士同 Josef Kittler 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1720-1722,共3页

本文对统计不相关最优鉴别矢量集的理论问题进行研究 ,提出了广义统计不相关最优鉴别准则 ,并给出了广义统计不相关最佳鉴别矢量集的一个理论结果 ,研究表明 ,广义统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式与基于Fisher最优鉴别准则的统计不... 本文对统计不相关最优鉴别矢量集的理论问题进行研究 ,提出了广义统计不相关最优鉴别准则 ,并给出了广义统计不相关最佳鉴别矢量集的一个理论结果 ,研究表明 ,广义统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式与基于Fisher最优鉴别准则的统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式完全一样 ,但是以前这一点没有被认识到 .本文的研究丰富了统计不相关最优鉴别分析的特征抽取理论 . 展开更多

关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 广义最佳鉴别矢量集

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堤防工程综合安全模型和风险评价体系研究及应用 被引量：8

9

作者 王亚军 张楚汉 +3 位作者 金峰 张我华 吴昌瑜 任大春 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期101-108,共8页

为获得荆南长江干堤的安全特性,在层次分析法及模糊一致理论的基础上,考虑堤防工程水、土两相系材料的特点,建立了模糊综合评判系统结构模型。通过正态型模糊隶属函数,结合两种权值理论实现了对堤防工程的安全综合评判。在模糊综合评判... 为获得荆南长江干堤的安全特性,在层次分析法及模糊一致理论的基础上,考虑堤防工程水、土两相系材料的特点,建立了模糊综合评判系统结构模型。通过正态型模糊隶属函数,结合两种权值理论实现了对堤防工程的安全综合评判。在模糊综合评判结论的基础上,结合模式识别的间接方法,提出了广义多维加权模糊识别模型,实现了对典型堤身段的安全模式识别,并对模型指标体系作了敏感性分析。所得成果比较全面地反映了干堤在复杂运行条件下的综合安全特性,对指导工程现场管理与监测有现实意义。对于复杂堤防系统,模糊综合评判是实现全面风险分析的有效手段,而广义多维加权模糊识别模型可以为工程安全决策提供有力依据。 展开更多

关键词 水 土两相系材料 正态型模糊隶属函数 安全综合评判 安全模式识别 广义多维加权模 糊识别模型 敏感性分析

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半监督模糊Fisher降维分析 被引量：9

10

作者 杨昔阳 邓朝阳 李志伟 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期869-875,共7页

针对少量具有模糊隶属度类别的数据和大量未知类别的数据组成的数据集,提出了一种结合主成分分析(principle component analysis,PCA)和局部Fisher判别分析的半监督降维方法.这种半监督方法结合了PCA和局部Fisher判别的优点,一方面可保... 针对少量具有模糊隶属度类别的数据和大量未知类别的数据组成的数据集,提出了一种结合主成分分析(principle component analysis,PCA)和局部Fisher判别分析的半监督降维方法.这种半监督方法结合了PCA和局部Fisher判别的优点,一方面可保持所有数据的全局分布结构,另一方面又体现了已知类别属性的样本分类信息.所提出的模型可以通过求解特征值问题得到.实验表明,在获取较为准确的模糊隶属度的情况下,这种算法可以有效地对多维数据进行降维. 展开更多

关键词 模糊隶属度 主成分分析 局部Fisher判别分析 广义特征值问题

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一种广义噪声聚类的红外光谱茶叶品种鉴别研究 被引量：2

11

作者 武斌 崔艳海 +2 位作者 武小红 贾红雯 李敏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2094-2097,共4页

茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别... 茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别是茶叶品种检测中最有效的和最实用的技术之一。为实现茶叶品种的快速分类,以快速广义噪声聚类(FGNC)为基础,提出一种新的广义噪声聚类(NGNC)。NGNC将FGNC目标函数中的欧式距离的平方扩展为欧式距离的p次方,提高了FGNC的聚类准确率。试验以优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶为研究对象,采用FTIR-7600型傅里叶红外光谱仪检测茶叶样本的红外漫反射光谱。首先用主成分分析(PCA)对茶叶的高维红外光谱进行降维处理,然后用线性判别分析(LDA)进行茶叶光谱数据的品种类别信息的提取,最后分别运行FGNC和NGNC两种聚类算法进行茶叶红外光谱的聚类分析。实验结果表明,同FGNC相比较,NGNC具有更高的聚类准确率,更快的收敛速度和更逼近真实的聚类中心。总体而言,采用红外光谱技术检测茶叶样本,同时结合PCA,LDA和NGNC可实现快速、准确地聚类茶叶的红外光谱,能有效地实现茶叶品种的鉴别分析,为实现基于红外光谱和模糊聚类的茶叶品种鉴别分析提供了一种新方法和新思路。 展开更多

关键词 红外光谱 茶叶 主成分分析 线性判别分析 广义噪声聚类

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统计不相关最佳鉴别矢量集的本质研究 被引量：6

12

作者 吴小俊 杨静宇 +2 位作者 王士同 刘同明 Josef Kittler 《中国工程科学》 2004年第2期44-47,共4页

对统计不相关最佳鉴别矢量集的本质进行研究 ,在基于总体散布矩阵特征分解的基础上 ,构造了一种白化变换 ,使得变换后的样本空间中的总体散布矩阵为单位矩阵 ,这样使得传统的最佳鉴别矢量集算法得到的均是具有统计不相关的最佳鉴别矢量... 对统计不相关最佳鉴别矢量集的本质进行研究 ,在基于总体散布矩阵特征分解的基础上 ,构造了一种白化变换 ,使得变换后的样本空间中的总体散布矩阵为单位矩阵 ,这样使得传统的最佳鉴别矢量集算法得到的均是具有统计不相关的最佳鉴别矢量集 ,从而揭示了统计不相关最佳鉴别变换的本质———白化变换加普通的线性鉴别变换。该方法的最大优点在于所获得的最优鉴别矢量同时具有正交性和统计不相关性。该方法对代数特征抽取具有普遍适用性。用ORL人脸数据库的数值实验 。 展开更多

关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 广义最佳鉴别矢量集 人脸识别

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深度卷积神经网络鉴别正交特征生成及其应用 被引量：4

13

作者 杨勃 邵泉铭 +2 位作者 李文彬 郭观七 方欣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2376-2383,共8页

针对现有深度卷积神经网络在小样本学习时的泛化性问题,本文提出一种鉴别正交特征生成方法.该方法通过正则化技术对网络非负中间层特征输出的异类正交度和同类相关度进行优化,生成具有稀疏特性的网络中间层鉴别正交特征.为有效调节稀疏... 针对现有深度卷积神经网络在小样本学习时的泛化性问题,本文提出一种鉴别正交特征生成方法.该方法通过正则化技术对网络非负中间层特征输出的异类正交度和同类相关度进行优化,生成具有稀疏特性的网络中间层鉴别正交特征.为有效调节稀疏度以控制网络容量,采用正则化系数自适应调节方式逼近预设特征稀疏度目标.为提高特征生成计算效率,进一步设计了随机2类别鉴别正交特征生成反向传播规则.随后在数据集MNIST上进行了小样本手写体数字识别对比实验,验证了本文方法的稀疏度调节特性和网络表达容量控制能力.通过反卷积可视化,进一步发现本文方法还具有衍生出的局部鉴别区域聚焦特性.最后,将鉴别正交特征生成卷积网络应用到老年痴呆症3D磁共振影像分析上.实验结果表明,本文方法用于老年痴呆症诊断,不仅诊断效果更好,而且利用其良好的局部聚焦性,还成功定位了老年痴呆症与健康对照组典型差异脑区. 展开更多

关键词 深度卷积网络 鉴别正交特征生成 脑影像分析 核磁共振

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一种新的核广义鉴别特征抽取方法 被引量：1

14

作者 徐春明 张天平 +1 位作者 王正群 王向东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第9期2134-2136,2142,共4页

在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计... 在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计不相关性。在ORL人脸库上的实验表明了所提方法的有效性,达到了比核鉴别分析等方法更好的识别效果。 展开更多

关键词 广义鉴别分析 核广义鉴别分析 人脸识别 特征抽取

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一种基于广义2DLDA算法在人脸识别的应用 被引量：4

15

作者 宋家东 周明全 +2 位作者 卢金环 刘一丹 李晓娟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第4期856-861,共6页

提出一种基于广义的2DLDA算法,简称:G2DLDA.首先,由于2DLDA算法提取的特征向量矩阵S-1wSb通常不是标准正交特征向量矩阵,因此该方法会严重影响特征提取的质量.本文根据Sw矩阵是对称正定的,即:具有Sw=S1/2w×S1/2w性质,将2DLDA算法... 提出一种基于广义的2DLDA算法,简称:G2DLDA.首先,由于2DLDA算法提取的特征向量矩阵S-1wSb通常不是标准正交特征向量矩阵,因此该方法会严重影响特征提取的质量.本文根据Sw矩阵是对称正定的,即:具有Sw=S1/2w×S1/2w性质,将2DLDA算法的特征向量矩阵转化成基于标准正交特征向量矩阵,即:S-1/2wSbS-1/2w.其次,G2DLDA算法与2DLDA一样不会产生小样本事件,因为方程式S-1/2wSbS-1/2wv=λv的右端为单位矩阵,是满秩的.最后,G2DLDA算法采用基于Cosine-范数度量方式进行分类,实验证明该度量方式优于其他度量方式,如:欧氏距离度量方式以及F-范数度量方式.在实验阶段,本文采用Yale、ORL和JAFFE三个数据库对该算法进行测试与分析,实验结果证明该算法具有较好的鲁棒性,同时能够获得较高的识别率. 展开更多

关键词 广义二维线性判别分析 二维化 Cosine-范数 小样本事件 维度灾难

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广义主分量分析及人脸识别 被引量：2

16

作者 高秀梅 杨静宇 +1 位作者 袁小华 杨健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第11期31-32,48,共3页

传统的主分量分析和Fisher线性鉴别分析在处理图像识别问题时都是基于图像向量的。该文提出了一种直接基于图像矩阵的主分量分析方法,它的突出优点是大大加快了特征抽取的速度。在ORL标准人脸库上的试验结果表明,该文所提出的方法不仅... 传统的主分量分析和Fisher线性鉴别分析在处理图像识别问题时都是基于图像向量的。该文提出了一种直接基于图像矩阵的主分量分析方法,它的突出优点是大大加快了特征抽取的速度。在ORL标准人脸库上的试验结果表明,该文所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的主分量分析方法和Fisher线性鉴别分析方法,而且特征抽取的速度得到了很大的提高。 展开更多

关键词 广义主分量分析 主分量分析 线性鉴别分析 图像特征抽取 人脸识别

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基于扰动方法的广义最佳鉴别矢量集求解的一种解析算法 被引量：1

17

作者 吴小俊 杨静宇 +1 位作者 王士同 刘同明 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 2006年第4期56-59,共4页

对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论,改进了作者最近提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种解析算法,提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的解析算法.该算法运行时间短且识别率不劣于老算法,在ORL人脸数据库进行的数... 对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论,改进了作者最近提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种解析算法,提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的解析算法.该算法运行时间短且识别率不劣于老算法,在ORL人脸数据库进行的数值实验,验证了上述论断的正确性. 展开更多

关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 广义最佳鉴别矢量集 人脸识别

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不相关最佳鉴别矢量集的有效算法 被引量：1

18

作者 陈伏兵 王文胜 +1 位作者 谢永华 杨静宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第6期31-33,共3页

线性鉴别分析中处理小样本问题的方法有两类:①在模式识别之前,通过降低模式样本特征向量的维数达到消除奇异性的目的;②发展算法获得低维鉴别特征。将这两种方法结合起来,解决了高维小样本情况下基于广义Fisher线性鉴别准则的不相关最... 线性鉴别分析中处理小样本问题的方法有两类:①在模式识别之前,通过降低模式样本特征向量的维数达到消除奇异性的目的;②发展算法获得低维鉴别特征。将这两种方法结合起来,解决了高维小样本情况下基于广义Fisher线性鉴别准则的不相关最优鉴别矢量集的求解问题,给出了抽取最优鉴别矢量的有效算法。 展开更多

关键词 特征抽取 小样本问题 广义线性鉴别分析 不相关鉴别矢量 人脸识别

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一种基于特征融合的人脸识别新方法 被引量：1

19

作者 高秀梅 杨静宇 +1 位作者 宋枫溪 杨健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2003年第11期36-38,共3页

提出了一种基于特征融合的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K L变换分别降低原始图像空间的维数,避开人脸识别小样本集的局限,然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起,通过运用具有统计不相关性的复线性鉴别分析来抽取人... 提出了一种基于特征融合的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K L变换分别降低原始图像空间的维数,避开人脸识别小样本集的局限,然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起,通过运用具有统计不相关性的复线性鉴别分析来抽取人脸图像的有效鉴别特征,最后在ORL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Fisherfaces,而且仅用14个特征识别率就达到96%。 展开更多

关键词 特征融合 广义线性鉴别分析 特征抽取 人脸识别

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一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法 被引量：4

20

作者 周晓彦 郑文明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期1263-1266,共4页

核判别分析(KDA)和核主成分分析(KPCA)分别是线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出... 核判别分析(KDA)和核主成分分析(KPCA)分别是线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出了一种广义最近特征线(GNFL)方法来构造有效的分类器。实验结果证明:提出的方法获得了更好的识别结果。 展开更多

关键词 核判别分析 核主成分分析 广义最近特征线 人脸识别

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