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题名采用虚拟训练样本的二次判别分析方法
被引量：16
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作者
王卫东
杨静宇
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机构
江苏科技大学电子信息学院计算机系
南京理工大学计算机系南京
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期400-407,共8页
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基金
国家自然科学基金(60472060)资助
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文摘
小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性.本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本,利用这些虚拟训练样奉克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用二次判别分析(Quadratic discriminant analysis,QDA)方法.本文方法克服了正则化判别分析(Regularized discriminant analysis,RDA)需要进行参数优化的问题.实验结果表明,QDA的模式识别率优于参数最优化时RDA算法的识别率.
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关键词
小样本问题
二次判别分析
虚拟训练样本
扰动方法
分类器
人脸识别
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Keywords
Small sample size problem, quadratic discriminant analysis, virtual training samples, perturbation method classifier, face recognition
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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