【摘 要】
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该文分析了广义最佳鉴别向量集,给出了基于用于线性特征抽取的广义最佳鉴别向量的分组决策方法.将所有的样本分成若干组,从理论上说明每一组的Fisher鉴别函数值大于整体的Fis
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该文分析了广义最佳鉴别向量集,给出了基于用于线性特征抽取的广义最佳鉴别向量的分组决策方法.将所有的样本分成若干组,从理论上说明每一组的Fisher鉴别函数值大于整体的Fisher鉴别函数值,因此,每一组的识别正确率远高于整体的识别正确率.为了验证所述方法的有效性,将其用于人脸识别.实验结果显示:当采用同样个数的广义最佳鉴别向量时,此方法比不分组的方法能得到更高的识别正确率;如果采用分类决策,可用较少的广义最佳鉴别向量得到良好的识别正确率,而用其它方法要达到同样的正确率,需要许多广义最佳鉴别向量.
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