【摘 要】
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对最佳鉴别矢量的求解方法进行了研究 ,根据矩阵的分块理论和优化理论 ,在一定的条件下 ,从理论上得到类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法 ,提出了求解最佳鉴别矢量的一种新算法。该算法的优点是计算量明显减少。 ORL人脸数据库的数值实验 ,验证了上述论断的正确性。实验结果表明 ,虽然识别率与分块维数之间存在非线性关系 ,但可以通过选择适当的分块维数来获得较高的识别率。类间散布矩阵和总体散布矩
【机 构】
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华东船舶工业学院计算机系,南京理工大学信息学院计算机系,华东船舶工业学院计算机系,华东船舶工业学院计算机系
【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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对最佳鉴别矢量的求解方法进行了研究 ,根据矩阵的分块理论和优化理论 ,在一定的条件下 ,从理论上得到类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法 ,提出了求解最佳鉴别矢量的一种新算法。该算法的优点是计算量明显减少。 ORL人脸数据库的数值实验 ,验证了上述论断的正确性。实验结果表明 ,虽然识别率与分块维数之间存在非线性关系 ,但可以通过选择适当的分块维数来获得较高的识别率。类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法适合于一切使用 Fisher鉴别准则的模式识别问题
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