计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (12): 157-160.

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一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助(编号:60472060).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有统计不相关性。另外,本文还揭示了最大散度差鉴别准则与Fisher准则的内在关系。在ORL与NUST603人脸库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别性能上优于原MSDC特征抽取方法与传统的PCA方法。

关键词: 最大散度差准则 统计不相关投影空间 最佳鉴别矢量 统计不相关 特征抽取 人脸识别

Abstract: Making use of the statistical uncorrelated projection space, a new method of statistically uncorrelated optimal discriminant vectors is presented in this paper based on the maximum scatter difference discriminant criterion. The uncorrelated optimal discri

Key words: Maximum scatter difference criterion, Statistical uncorrelated projection space, Optimal discriminant vectors, Statistically uncorrelation, Feature extraction, Face recognition

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