文件名称:
改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用
开发工具:
文件大小: 94kb
下载次数: 0
上传时间: 2011-10-12
详细说明： 提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优.该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率.这种算法的关键在于使用不损失“有判别力信息”的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性.
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