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Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用
被引量：
2
1
作者
杨军
刘妍丽
+1 位作者
冯朝胜
冯林
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期598-603,共6页
不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆.针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法.该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极...
不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆.针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法.该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极小准则求解鉴别矢量集,并讨论在该子空间中进行求解的合理性.针对高维情况下类间散度矩阵值空间的计算效率问题,提出首先利用PCA算法将数据降维,然后在低维空间中求解值空间的策略并讨论其合理性.在ORL人脸数据库上的实验验证该方法的有效性,其识别率高于传统的Fisher脸方法和不相关空间算法.
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关键词
fisher
极小
准则
不相关鉴别矢量集
不相关空间算法
小样本问题
下载PDF
职称材料
题名
Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用
被引量：
2
1
作者
杨军
刘妍丽
冯朝胜
冯林
机构
四川师范大学计算机科学学院
四川大学计算机学院图形图像研究所
四川师范大学数学与软件科学学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期598-603,共6页
基金
国家自然科学基金项目(No.60736046)
国家973计划项目(No.2009CB320803)
四川省教育厅科研项目(No.11ZB069)资助
文摘
不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆.针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法.该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极小准则求解鉴别矢量集,并讨论在该子空间中进行求解的合理性.针对高维情况下类间散度矩阵值空间的计算效率问题,提出首先利用PCA算法将数据降维,然后在低维空间中求解值空间的策略并讨论其合理性.在ORL人脸数据库上的实验验证该方法的有效性,其识别率高于传统的Fisher脸方法和不相关空间算法.
关键词
fisher
极小
准则
不相关鉴别矢量集
不相关空间算法
小样本问题
Keywords
fisher
Minimum Criterion, Uncorrelated Discriminant Vector, Uncorrelated Space Algorithm, Small Sample Size Problem
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
Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用
杨军
刘妍丽
冯朝胜
冯林
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013
2
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