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具有统计不相关性的最佳鉴别特征空间的维数定理 被引量：9
1
作者 杨静宇 金忠 胡钟山 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期110-115,共6页
提出并严格证明了具有统计不相关性的最佳鉴别特征空间的维数定理 :对含有L个类别的模式识别问题 ,具有统计不相关性的最佳鉴别特征空间的维数为 (L - 1) ;说明了具有统计不相关性的最佳鉴别变换与Wilks所提出的经典的模式特征抽取方法... 提出并严格证明了具有统计不相关性的最佳鉴别特征空间的维数定理 :对含有L个类别的模式识别问题 ,具有统计不相关性的最佳鉴别特征空间的维数为 (L - 1) ;说明了具有统计不相关性的最佳鉴别变换与Wilks所提出的经典的模式特征抽取方法的关系 .在一定的条件下 ,具有统计不相关性的最佳鉴别矢量集等价于Wilks所提出的经典鉴别矢量集 .经典的模式特征抽取方法可以用来在不损失任何Fisher鉴别信息的意义下 ,对含有L个类别的模式识别问题 ,抽取 (L - 1) 展开更多
关键词 统计不相关性 最佳鉴别特征空间 维数定理 图像特征 模式识别
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基于非负矩阵分解新的人脸识别方法 被引量：11
2
作者 李勇智 杨静宇 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期111-116,共6页
非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别... 非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 正交投影轴 统计不相关性 特征提取 人脸识别
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一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法 被引量：2
3
作者 李国栋 李勇智 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2008年第5期441-444,共4页
针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提... 针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法. 展开更多
关键词 核最大间距准则 最优核鉴别矢量 特征提取 统计不相关性 人脸识别
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