计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (12): 157-160.
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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
. 一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法[J]. 计算机科学, 2007, 34(12): 157-160. https://doi.org/
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