【摘 要】
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为了解决小样本情况下,类内散布矩阵不可逆时,Foley-Sammon最优鉴别矢量集的求解问题,给出了一种快速近似算法.首先从理论上说明了当类内散布矩阵不可逆时,将在原始特征空间
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为了解决小样本情况下,类内散布矩阵不可逆时,Foley-Sammon最优鉴别矢量集的求解问题,给出了一种快速近似算法.首先从理论上说明了当类内散布矩阵不可逆时,将在原始特征空间内求解最佳鉴别矢量集的问题映射到等于或小于c-1(c为样本类别数)维的欧氏空间内进行是可行的.由于样本类别数远远小于原始特征空间的维数,故该算法不仅大大减少了特征抽取的时间,也提高了分类识别的速度.在ORL标准人脸库上的试验结果表明,该算法不仅在识别率和识别时间上优于传统的扰动法和补空间法,而且比经典的特征脸方法和Fisher脸方法更为有效.
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