【摘 要】
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针对基于主元分析(PCA)的识别算法不能最优区分不同种类样本的缺点,提出了一种新的多主元分析(Multi-PCA)识别算法。该算法为每类样本构造单独特征空间,用各个空间的特征向量
【机 构】
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山东大学机械工程学院; 山东大学机械工程学院 济南250061; 济南250061;
【基金项目】
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教育部博士点基金资助项目(20060422011)
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针对基于主元分析(PCA)的识别算法不能最优区分不同种类样本的缺点,提出了一种新的多主元分析(Multi-PCA)识别算法。该算法为每类样本构造单独特征空间,用各个空间的特征向量重建待识别样本。特征空间是基于某类样本图像的共性建立,因此重建该类样本图像时将得到较小重建误差,而重建其它类图像时的误差较大。可以根据重建误差的大小来识别样本图像,将待识别样本分类到具有最小重建误差的特征空间。在ORL、YALE人脸库和标牌压印字符库上的实验结果显示,Multi-PCA的识别率比PCA有较大提高。
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