【摘 要】
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空间平滑的线性判别分析(Spatially Smoothing Linear Discriminant Analysis,SLDA)和基于空间平滑欧氏距离的线性判别分析(IMage Euclidean Distance Discriminant Anal
【机 构】
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南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 210016
【出 处】
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2013年中国计算机学会人工智能会议
论文部分内容阅读
空间平滑的线性判别分析(Spatially Smoothing Linear Discriminant Analysis,SLDA)和基于空间平滑欧氏距离的线性判别分析(IMage Euclidean Distance Discriminant Analysis,IMEDA)是目前结合了图像特有的空间结构信息进行图像判别降维的两种主要方法,具有比线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)更显著的分类效果.SLDA和IMEDA的投影阵均通过优化平均类内和平均类间散度(scatter)之比而得,而本文则通过约束平均类内散度(或紧性)上界的同时,最大化最坏类间散度(或分离度)而得,产生的降维算法分别称为WSLDA和WIMEDA.它们的求解最终可归结为简单的特征值优化问题.在Yale、AR和FERET标准人脸集上的实验验证了它们的有效性.
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