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基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法
被引量：
1
1
作者
郑宇杰
杨静宇
+1 位作者
吴小俊
李勇智
《中国工程科学》
2007年第2期49-53,共5页
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法...
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法。结合模糊集理论,提出了一种新的2DLDA算法———模糊2DLDA(F1DLDA)算法。首先采用FKNN算法得到相应的样本分布信息,并按其对最后得到的特征向量所作的贡献融入到特征抽取过程中,得到有效的样本特征向量集。实验表明,F2DLDA算法的性能优于传统的2DLDA算法和Fisherface方法。
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关键词
二维
线性
鉴别
分析
模糊
二维
线性
鉴别
分析
模糊
集理论
特征提取
模糊
k近邻
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职称材料
题名
基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法
被引量：
1
1
作者
郑宇杰
杨静宇
吴小俊
李勇智
机构
南京理工大学信息学院
江苏科技大学
出处
《中国工程科学》
2007年第2期49-53,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60472060)
文摘
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法。结合模糊集理论,提出了一种新的2DLDA算法———模糊2DLDA(F1DLDA)算法。首先采用FKNN算法得到相应的样本分布信息,并按其对最后得到的特征向量所作的贡献融入到特征抽取过程中,得到有效的样本特征向量集。实验表明,F2DLDA算法的性能优于传统的2DLDA算法和Fisherface方法。
关键词
二维
线性
鉴别
分析
模糊
二维
线性
鉴别
分析
模糊
集理论
特征提取
模糊
k近邻
Keywords
two-dimensional linear discriminant analysis （2DLDA）
fuzzy two-dimensional linear discriminant analysis （F2DLDA）
fuzzy set theory
feature extraction
fuzzy k-nearest neighbor （FKNN）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法
郑宇杰
杨静宇
吴小俊
李勇智
《中国工程科学》
2007
1
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