改进的统计不相关最优鉴别矢量集 被引量：8

1

作者 吴小俊 杨静宇 +2 位作者 王士同 Josef Kittler 陆介平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期47-50,共4页

该文对统计不相关最优鉴别矢量集算法进行研究,在分析统计不相关最优鉴别矢量集算法的基础上提出了一种改进的方法。该方法在类内散布矩阵的特征空间中求解统计不相关最优鉴别矢量集。为了加快特征抽取速度,利用基于图像鉴别分析的维数... 该文对统计不相关最优鉴别矢量集算法进行研究,在分析统计不相关最优鉴别矢量集算法的基础上提出了一种改进的方法。该方法在类内散布矩阵的特征空间中求解统计不相关最优鉴别矢量集。为了加快特征抽取速度,利用基于图像鉴别分析的维数压缩方法,对图像数据进行了压缩。在ORL和Yale人脸数据库的数值实验,验证本文所提出的方法的有效性。 展开更多

关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 最佳鉴别矢量集 人脸识别

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最优鉴别特征的抽取及图像识别 被引量：22

2

作者 杨健 杨静宇 金忠 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第11期1331-1336,共6页

利用 Fisher鉴别准则函数即为广义 Rayleigh商这一特点 ,首先分析了广义 Rayleigh商的极值性质 ,指出以共轭正交的约束条件代替 Foley- Sammon正交条件的合理性 .然后利用广义特征方程存在共轭正交的特征向量这一结论 ,巧妙地解决了该... 利用 Fisher鉴别准则函数即为广义 Rayleigh商这一特点 ,首先分析了广义 Rayleigh商的极值性质 ,指出以共轭正交的约束条件代替 Foley- Sammon正交条件的合理性 .然后利用广义特征方程存在共轭正交的特征向量这一结论 ,巧妙地解决了该共轭正交条件下最优鉴别矢量集的求解问题 .从理论上分析了该最优鉴别矢量集较经典的 Foley- Samm on最优鉴别矢量集以及 Fisher线性鉴别法的优越性 .另外 ,进一步讨论了在小样本情况下 ,类内散布矩阵奇异时鉴别矢量集的求解问题 ,并给出了简单易行的算法 .最后 ,在 CENPARMI手写体阿拉伯数字库和ORL 标准人脸库上的试验结果证实了算法的有效性和稳定性 . 展开更多

关键词 特征抽取 图像识别 人脸识别 最优鉴别特征 目标函数

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基于核的Foley-Sammon鉴别分析与人脸识别 被引量：10

3

作者 高秀梅 杨静宇 +1 位作者 金忠 陈才扣 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期962-967,共6页

通过建立基于核的Foley Sammon鉴别分析 (KFSDA)的两个等价模型 ,并分析这两个等价模型的解之间的关系 ,从理论上给出KFSDA模型的具体求解方法 分析表明 ,基于核的Foley Sammon鉴别分析保留了FSDA能明显降低样本特征之间冗余信息的优... 通过建立基于核的Foley Sammon鉴别分析 (KFSDA)的两个等价模型 ,并分析这两个等价模型的解之间的关系 ,从理论上给出KFSDA模型的具体求解方法 分析表明 ,基于核的Foley Sammon鉴别分析保留了FSDA能明显降低样本特征之间冗余信息的优点 ,更重要的是该方法能够有效地抽取样本的非线性特征 ,是对FSDA的进一步拓展 展开更多

关键词 基于核的F-S鉴别分析 最佳鉴别矢量集 特征抽取 人脸识别

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基于核化图嵌入的最佳鉴别分析与人脸识别 被引量：27

4

作者 卢桂馥 林忠 金忠 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1561-1570,共10页

将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE... 将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE)框架内的线性降维算法,并且基于所给出的理论框架提出了一种综合利用零空间和非零空间鉴别信息的组合方法.任何一种可以用核化图嵌入框架描述的核算法,都可以有相应的组合方法.在ORL,Yale,FERET和PIE人脸数据库上验证了所提出的理论和方法的有效性. 展开更多

关键词 核化图嵌入 最优鉴别矢量 核主成分分析 特征抽取 人脸识别

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一种变形Fisher判别准则函数及最优判别向量集 被引量：6

5

作者 曾宪贵 黎绍发 左文明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第16期19-20,23,共3页

基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判别向量集及文中提出的无约束的最优判别矢量集都已不可行,对此... 基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判别向量集及文中提出的无约束的最优判别矢量集都已不可行,对此提出了一种变形的Fisher判别准则函数,并给出了求解最优判别向量集算法。用ORL标准人脸库进行实验,实验结果表明,提出的两种最优判别向量集都有良好的分类能力。 展开更多

关键词 人脸识别 最优判别向量集 特征提取 模式识别

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一种最优的核Fisher鉴别分析与人脸识别 被引量：13

6

作者 高秀梅 杨静宇 杨健 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2004年第12期2864-2868,共5页

基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,... 基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性。 展开更多

关键词 核FISHER鉴别分析 最优鉴别矢量集 特征抽取 人脸识别

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改进的核直接Fisher描述分析与人脸识别 被引量：8

7

作者 厉小润 赵光宙 赵辽英 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期583-589,共7页

针对奇异情况下核Fisher鉴别分析中非线性最优鉴别矢量集的求解问题,提出了改进的核直接描述分析(IKDDA).根据再生核理论,定义核类内散度矩阵和核类间散度矩阵,将高维特征空间中的Fisher鉴别准则函数转化为核Fisher鉴别准则函数.基于同... 针对奇异情况下核Fisher鉴别分析中非线性最优鉴别矢量集的求解问题,提出了改进的核直接描述分析(IKDDA).根据再生核理论,定义核类内散度矩阵和核类间散度矩阵,将高维特征空间中的Fisher鉴别准则函数转化为核Fisher鉴别准则函数.基于同构映射原理和奇异值分解定理,在一个更小的空间内将核Fisher鉴别准则函数的极大值问题转化为其倒数的极小值问题,使最终的解不需要分开考虑核类内散度矩阵的零空间和非零空间.在ORL和UMIST人脸库上的实验结果表明,IKDDA方法与其他方法相比,具有较低的误识率和较快的运行速度. 展开更多

关键词 核直接Fisher描述分析 最优鉴别矢量集 特征提取 人脸识别

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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

8

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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求解广义最佳鉴别矢量集的一种迭代算法及人脸识别 被引量：23

9

作者 郭跃飞 杨静宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期1189-1195,共7页

广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sammon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,它与 Foley- Samm on最佳鉴别矢量集的不同之处在于广义最佳鉴别矢量集从整体上考虑投影集的可分性 ,即样本在广义最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .该... 广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sammon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,它与 Foley- Samm on最佳鉴别矢量集的不同之处在于广义最佳鉴别矢量集从整体上考虑投影集的可分性 ,即样本在广义最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .该文给出了广义最佳鉴别矢量的定义 ,对求解广义最佳鉴别矢量集的已有算法从理论上作了分析 ,指出了其中的不足之处 ,给出了一种迭代算法 ,从理论上证明了迭代结果收敛于精确解 ,并对其误差作了分析 .最后 ,将此方法用于人脸识别 ,结果显示 ,新方法比已有的方法更有效 . 展开更多

关键词 广义最佳鉴别矢量集 人脸识别 迭氏算法

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具有统计不相关性的图像投影鉴别分析及人脸识别 被引量：39

10

作者 杨健 杨静宇 等 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期447-452,共6页

提出了一种新的图像投影鉴别分析方法 与Liu鉴别投影分析方法相比 ,该方法具有能够消除投影特征向量之间相关性的优点 另外 ,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地提高了特征... 提出了一种新的图像投影鉴别分析方法 与Liu鉴别投影分析方法相比 ,该方法具有能够消除投影特征向量之间相关性的优点 另外 ,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地提高了特征抽取的速度 最后 ,在ORL标准人脸库和NUST6 0 3人脸库上的试验结果表明 ,所提出的图像投影鉴别分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高 ,在普通的分类器下分别达到 95 5 %和 99 4 %的识别率 该识别率明显优于颇有影响的Fisherfaces方法 ,而且 ,特征抽取的速度提高了近 展开更多

关键词 图像投影鉴别分析 图像最优投影矢量集 图像特征抽取 人脸识别

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基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法 被引量：5

11

作者 李勇智 杨静宇 +1 位作者 郑宇杰 夏永泉 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1061-1066,共6页

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最... 基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。 展开更多

关键词 最大间距准则 最佳鉴别矢量 统计不相关 特征提取 人脸识别

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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

12

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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基于最小距离最大原则的模式分类 被引量：2

13

作者 陈绵书 付萍 张春雨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第9期28-30,共3页

广义最佳鉴别矢量集是用于高维空间模式分类的有效方法。在高维空间模式分类的情况下，通常训练样本数要小于特征空间维数，从而使类内散布矩阵奇异，不能直接求解。对于这种情况下求解问题，人们给出了一系列求解方法。但这些方法均是... 广义最佳鉴别矢量集是用于高维空间模式分类的有效方法。在高维空间模式分类的情况下，通常训练样本数要小于特征空间维数，从而使类内散布矩阵奇异，不能直接求解。对于这种情况下求解问题，人们给出了一系列求解方法。但这些方法均是应用平均的类间距离，而没有考虑到类间分布的最坏情况。该文对此进行改进，提出了一种新的基于最小距离最大原则的广义最佳鉴别矢量集的求解方法。实验结果表明，提出的方法要优于已有的方法。 展开更多

关键词 式分类 最佳鉴别矢量集 最小距离最大 人脸识别 模式分类

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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

14

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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Foley-Sammon鉴别矢量集理论分析及优化模型 被引量：1

15

作者 徐勇 杨强 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第9期64-66,182,共4页

1引言 Fisher线性变换方法在模式识别中有着重要的作用,其基本思想是寻找一个"最佳"投影方向,使模式投影到该方向后具有最大类间距离与最小类内距离,该方向对应的矢量称为Fisher最佳鉴别矢量.Sammon在模式识别研究中使用的鉴... 1引言 Fisher线性变换方法在模式识别中有着重要的作用,其基本思想是寻找一个"最佳"投影方向,使模式投影到该方向后具有最大类间距离与最小类内距离,该方向对应的矢量称为Fisher最佳鉴别矢量.Sammon在模式识别研究中使用的鉴别平面是这一思想的发展[1]. 展开更多

关键词 模式识别 矢量集 FOLEY-SAMMON 鉴别 理论分析 优化模型

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一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法 被引量：2

16

作者 李国栋 李勇智 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2008年第5期441-444,共4页

针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提... 针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法. 展开更多

关键词 核最大间距准则 最优核鉴别矢量 特征提取 统计不相关性 人脸识别

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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

17

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 最大散度差准则 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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一种高效的人脸识别算法 被引量：1

18

作者 孙霞 王自强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期134-136,共3页

提出一种基于局部Fisher鉴别分析(LFDA)和优化支持向量机(SVM)的高效人脸识别算法。在综合考虑局部几何结构和类别信息的基础上,利用LFDA将高维人脸数据映射到低维特征空间,避免维数灾难问题。在该低维特征空间中,使用经乘性更新规则训... 提出一种基于局部Fisher鉴别分析(LFDA)和优化支持向量机(SVM)的高效人脸识别算法。在综合考虑局部几何结构和类别信息的基础上,利用LFDA将高维人脸数据映射到低维特征空间,避免维数灾难问题。在该低维特征空间中,使用经乘性更新规则训练的优化SVM对人脸数据进行分类识别。在人脸数据库上的实验结果表明,该算法的运算速度较快,识别准确率较高。 展开更多

关键词 人脸识别 局部Fisher鉴别分析 支持向量机 流形学习 特征提取 乘性更新规则

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具有统计不相关性的广义图像投影鉴别分析

19

作者 高秀梅 杨静宇 +1 位作者 陈才扣 杨健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第7期1119-1123,共5页

提出了一种新的图像投影鉴别分析方法 .首先 ,与 L iu投影鉴别分析方法相比 ,具有能够消除投影特征分量之间相关性的优点 .其次 ,该方法从整体上考虑投影集的可分性 .即样本在图像最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .另... 提出了一种新的图像投影鉴别分析方法 .首先 ,与 L iu投影鉴别分析方法相比 ,具有能够消除投影特征分量之间相关性的优点 .其次 ,该方法从整体上考虑投影集的可分性 .即样本在图像最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .另外 ,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地提高了特征抽取的速度 .最后 ,在 ORL标准人脸库上的试验结果表明 ,所提出的图像投影鉴别分析方法较 L iu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高 ,在普通的分类器下达到 95 %识别率 .该识别率明显优于颇有影响的 Fisher-faces方法 ,其特征抽取的速度提高了近 19.6 8倍 . 展开更多

关键词 图像投影鉴别分析 图像最佳鉴别矢量集 图像最佳投影矢量集 图像特征抽取 人脸识别

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基于扰动方法和广义K-L变换的人脸特征抽取

20

作者 吴小俊 王士同 +1 位作者 杨静宇 刘同明 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期906-908,共3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和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸... 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和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸数据库的数值实验,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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