最小化相关性的二维主成分分析

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指出在二维主成分分析中,特征向量的任意两个分量之间是相关的,并给出此相关性的数学表达,进一步提出最小化相关性的二维主成分分析.该方法改进二维主成分分析的目标函数,最大化特征向量间总体散度的同时,最小化特征向量各分量间的相关性.最后,在Yale标准人脸库上的实验结果表明,文中方法有较强的特征抽取能力,在识别性能上优于二维主成分分析及对角二维主成分分析.
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