FISHER线性判别

作品数：132被引量：620H指数：13
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一种新的L_1度量Fisher线性判别分析研究被引量：8
《计算机工程与应用》2018年第4期128-134,共7页余景丽 胡恩良 张涛 
国家自然科学基金(No.61165012;No.61663049)
Fisher线性判别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis,FLDA)是一种典型的监督型特征提取方法,旨在最大化Fisher准则,寻求最优投影矩阵。在标准Fisher准则中,涉及到的度量为L_2范数度量,此度量通常缺乏鲁棒性,对异常值点较敏感。为...
关键词：FISHER线性判别分析 FISHER准则 L1范数度量 鲁棒性 特征提取 
采用频谱脸和FLD的分量融合彩色人脸识别
《计算机工程与应用》2011年第23期188-190,200,共4页张国政 姜威 
为了充分利用彩色信息而又不使算法过于复杂,提出了一种对彩色人脸图像进行识别的新方法,首先基于HSV空间提取S、V分量,然后分别采用频谱脸与FLD对其进行特征提取,再以两分量的融合特征作为分类依据进行识别。选取典型特征S和V,既保留...
关键词：彩色人脸识别 颜色空间 频谱脸 FISHER线性判别分析 特征融合 
基于双决策子空间和神经网络的人脸表情识别被引量：1
《计算机工程与应用》2007年第14期227-229,共3页黄勇 应自炉 
广东省自然科学基金(No.032356);北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放课题基金项目支持~~
提出了一种新的基于双决策子空间和径向基函数(RBF)神经网络的人脸表情识别方法。该方法首先采用CKFD算法在双决策子空间(核空间和值域空间)中进行决策分析,提取两类判决特征信息:非常规信息和常规信息,并按一定的规则融合这两类判决信...
关键词：双决策子空间 RBF神经网络 人脸表情识别 核主元分析 FISHER线性判别分析 
基于信息融合的面部表情识别被引量：3
《计算机工程与应用》2006年第12期60-62,65,共4页刘松 陈茜 
文章提出用支持向量机融合四种基于不同特征表示的面部表情识别方法进行面部表情识别,即几何表示、PCA人脸表示、ICA人脸表示和FLD人脸表示。在用FLD和ICA提取表情特征前先进行PCA,把训练样本的人脸图像向量投影到一个较低维的空间,以...
关键词：几何特征 Fisher线性判别(FLD) 主元分析(PCA) 独立分量分析(ICA) 面部表情识别 
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