【摘 要】
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该文对统计不相关最优鉴别矢量集算法进行研究,在分析统计不相关最优鉴别矢量集算法的基础上提出了一种改进的方法.该方法在类内散布矩阵的特征空间中求解统计不相关最优鉴别
【机 构】
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江苏科技大学计算机系,南京理工大学信息学院,CVSSP,江苏科技大学计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金,中国科学院重点实验室基金,江苏省高校自然科学基金,江苏省自然科学基金,图像处理与图像通信实验室基金
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该文对统计不相关最优鉴别矢量集算法进行研究,在分析统计不相关最优鉴别矢量集算法的基础上提出了一种改进的方法.该方法在类内散布矩阵的特征空间中求解统计不相关最优鉴别矢量集.为了加快特征抽取速度,利用基于图像鉴别分析的维数压缩方法,对图像数据进行了压缩.在ORL和Yale人脸数据库的数值实验,验证本文所提出的方法的有效性.
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