一种变形Fisher判别准则函数及最优判别向量集

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tim826
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判别向量集及文中提出的无约束的最优判别矢量集都已不可行,对此提出了一种变形的Fisher判别准则函数,并给出了求解最优判别向量集算法.用ORL标准人脸库进行实验,实验结果表明,提出的两种最优判别向量集都有良好的分类能力.
其他文献
以网站作为Web图的顶点,以网站之间链接为有向边,研究了中国境内Web图的拓扑特点和宏观结构.试验表明:网站的入度和出度分布同样服从幂级数定律(Power Law);境内Web图的连通
基于统计暴露攻出的原理,提出了在确定和不确定通信对象个数情况下的统计暴露攻击算法,分析了算法中的显著性因子对攻击有救性和攻击轮数的影响。在此基础上,提出了发送者掩护和
根据模式聚合理论(PA)和隐含语义分析理论(LSA)提出了一种文本分类新方法--TCBPL方法,该方法应用PA理论和LSA理论来构造向量空间模型,大大削减了特征向量的维数,同时增强了稀
在阐述形态学基本原理、形态学重建滤波原理和方法的基础上,提出了形态学交变序列重建滤波,并应用于脑部磁共振图像分割。试验结果表明,该方法能有效地滤除无用的信息而保留图像原始形状不变。再应用形态学梯度运算、测地距离和流域变换方法就能准确地分割出脑部磁共振图像的头盖骨和脑膜。
提出了模块二维主成分分析(M2DPCA)线性鉴别分析方法。M2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能有效地降低模式原始特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;此外,2DPCA是M2DPCA的特例。在ORL人脸库上试验结果表明,M2DPCA方法在识别性能上优于PCA,比2DPCA更具有鲁棒性。