线性鉴别分析

作品数：159被引量：768H指数：14
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基于图像抽样重组的2维核鉴别分析被引量：1
《电子与信息学报》2009年第12期2958-2962,共5页程正东 樊祥 章毓晋 
2维核鉴别分析(2DKDA)存在离散度量矩阵过大而无法计算的问题。该文通过将图像抽样重组与2DKDA的结合,提出了3种基于图像抽样重组的2DKDA(SR2DKDA),它们不仅克服了2DKDA在计算上的困难,识别性能也优于2维线性鉴别分析(2DLDA)。在ORL人...
关键词：2维线性鉴别分析 2维核鉴别分析 图像抽样重组 抽样重组2维核鉴别分析 
在小样本条件下直接LDA的理论分析被引量：4
《电子与信息学报》2009年第11期2632-2636,共5页赵武锋 沈海斌 严晓浪 
直接线性鉴别分析(DLDA)是一种以克服小样本问题而提出的LDA扩展方法,被声明利用了包含类内散布矩阵零空间外的所有信息。然而,很多反例表明事实并非如此。为了更深入地了解DLDA的特性,该文从理论上对其进行了分析,得出结论:基于传统Fis...
关键词：模式识别 FISHER准则 降维 线性鉴别分析 小样本 
修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别被引量：4
《电子与信息学报》2008年第1期190-193,共4页刘永俊 陈才扣 王正群 
江苏省高校自然科学基金(05KJB520152);江苏省博士后科研资助计划项目资助课题
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...
关键词：人脸识别 FISHER线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 
基于核鉴别共同矢量的小样本脸像鉴别方法被引量：1
《电子与信息学报》2006年第12期2296-2300,共5页贺云辉 赵力 邹采荣 
南京信息工程大学科研基金资助课题
人脸识别中通常存在小样本问题,使得基于Fisher线性鉴别分析的特征抽取方法存在病态奇异问题。近年来针对此问题提出了不同的解决方法,其中基于共同鉴别矢量(DCV)的方法成功克服了已有各种方法存在的缺点,有较好的数值稳定性和较低的计...
关键词：人脸识别 鉴别共同矢量 核方法 小样本问题 FISHER线性鉴别分析 
一种基于奇异值分解的特征抽取方法被引量：10
《电子与信息学报》2005年第2期294-297,共4页王文胜 陈伏兵 杨静宇 
国家自然科学基会(60072034)资助课题
特征抽取是模式识别的基本问题之一,Fisher线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。该文分析了Fisher线性鉴别分析在求解过程中可能存在的问题:鉴别矢量的分量可能是复数;特征值对扰动的敏感性;鉴别矢量之间未必具有正...
关键词：特征抽取 线性鉴别分析 奇异值分解 模式识别 矢量 矩阵 正交性 奇异向量 特征值 分量 
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