改进的统计不相关最优鉴别矢量集

被引：7
作者：
吴小俊
杨静宇
王士同
Josef Kittler
陆介平
机构：
[1] 江苏科技大学计算机系,南京理工大学信息学院,南京理工大学信息学院,CVSSPDeptofElectricalEngineering,UniversityofSurreyGUXH,UK,江苏科技大学计算机系镇江中国科学院沈阳自动化所机器人学重点实验室沈阳CVSSP,DeptofElectricalEngineering,UniversityofSurreyGUXH,UK,南京,南京,镇江
来源：
电子与信息学报 | 2005年 / 01期
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;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
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。
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页数：4
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