【摘 要】
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鉴别公共矢量（DCV）是一种针对人脸识别中小样本采样问题而提出的有效监督方法。在脑机接口（BCI）中采集的脑电信号，其样本数是远远小于样本空间维数的，也就是通常所谓的小样本采样问
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
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鉴别公共矢量（DCV）是一种针对人脸识别中小样本采样问题而提出的有效监督方法。在脑机接口（BCI）中采集的脑电信号，其样本数是远远小于样本空间维数的，也就是通常所谓的小样本采样问题。直接在数据上采用Fisher线性判别分析（LDA）特征提取则会由于类内离散矩阵的奇异性导致计算上的误差。本文采用DCV方法，借鉴了公共矢量的理论，用全部数据的类内离散矩阵获取公共矢量，然后对公共矢量应用特征值分解求取投影向量；用核鉴别公共矢量（KDCV）方法针对不同核函数做了分析比较。实验中，采用BCI竞赛一数据集、竞赛二数据
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