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为解决传统Fisher鉴别分析方法中非线性小样本的特征抽取问题,从核线性子空间角度出发,构造一种矩阵变换,得到核空间中类内散布矩阵的另一个对称核子空间,通过对2个核子空间分别求解,从而得到样本的有效鉴别信息。在NUST603和ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。
基于核对称散布矩阵空间的特征抽取方法
【摘 要】
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为解决传统Fisher鉴别分析方法中非线性小样本的特征抽取问题,从核线性子空间角度出发,构造一种矩阵变换,得到核空间中类内散布矩阵的另一个对称核子空间,通过对2个核子空间分别求解,从而得到样本的有效鉴别信息。在NUST603和ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年10期
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金资助项目（08KJB520003）
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