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题名一种求解MMC的快速算法
被引量:2
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作者
卢桂馥
邹健
陈富春
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机构
安徽工程大学计算机与信息学院
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
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出处
《安徽工程大学学报》
CAS
2014年第4期57-61,74,共6页
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基金
安徽省自然科学基金资助项目(1308085MF95)
安徽工程大学国家基金预研基金资助项目(ZRYY1305)
+2 种基金
教育部重点实验室开放基金资助项目(30920130122005)
中国博士后科学基金资助项目(2013M531251)
安徽工程大学校青年基金资助项目(2010YQ042)
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文摘
最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本问题.但是,原有的MMC求解算法复杂度较高,为了提高MMC算法的计算效率,本文提出了一种新的快速的MMC求解算法.在理论上,新的MMC求解算法和原有算法等价,但计算复杂度比原算法要低的多.在人脸库上的实验表明,新的MMC求解算法的计算速度远比现有的MMC求解算法要快,但是其识别率与现有求解算法相同.
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关键词
特征提取
维数约减
最大间距准则
小样本问题
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Keywords
feature extraction
dimensionality reduction
maximum margin criterion(MMC)
small sampleproblem
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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