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线性辨别分析(LDA)特征空间的坐标轴是非正交的,并且基于LDA的分类器的性能容易受训练集变化的影响.Okada提出了一种优化正交系统,但运算量大,且增加了特征空间坐标轴的数目,影响分类器速度.本文提出一种新的正交分量辨别分析(OCDA),没有增加坐标轴的数目,并且稳定性和识别率都优于LDA.
一种正交分量辨别分析用于人脸识别的方法
【摘 要】
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线性辨别分析(LDA)特征空间的坐标轴是非正交的,并且基于LDA的分类器的性能容易受训练集变化的影响.Okada提出了一种优化正交系统,但运算量大,且增加了特征空间坐标轴的数目,
【机 构】
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东南大学无线电工程系(江苏南京)
【出 处】
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全国第十四届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会
【发表日期】
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2001年期
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