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正交MFA和不相关MFA

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 13次 | 上传用户：alei1001
【摘 要】
：
近期提出的边际费希尔分析(MFA)取得比传统线性判别分析(LDA)更好的分类效果.本文在 MFA 可分性准则的基础上,提出在基向量上加正交和不相关的约束.给出求解本文方法的迭代算法,并进一步从理论上证明它们在可分性上比原始的 MFA 要好.随后,在 ORL 和 Tale 人脸库上的实验证明本文方法的有效性.
【作 者】
：
于耀亮 张立明 
【机 构】
：
复旦大学
【出 处】
：
模式识别与人工智能
【发表日期】
：
2008年05期
【关键词】
：
线性判别分析(LDA) 边际费希尔分析(MFA) 正交边际费希尔分析(OMFA) 不相关边际费希尔分析(UMFA) 流形学习 人脸识别 
【基金项目】
：
国家自然科学基金;
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近期提出的边际费希尔分析(MFA)取得比传统线性判别分析(LDA)更好的分类效果.本文在 MFA 可分性准则的基础上,提出在基向量上加正交和不相关的约束.给出求解本文方法的迭代算法,并进一步从理论上证明它们在可分性上比原始的 MFA 要好.随后,在 ORL 和 Tale 人脸库上的实验证明本文方法的有效性.
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