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| 一种新的模糊对称散布子空间的鉴别分析算法 | |
| 作者单位： | 江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003;江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003;江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003 |
| 摘 要： | 提出一种模糊对称散布子空间的鉴别分析算法.首先通过构造对称散布子空间模型,分别获得类内和类间散布矩阵的一组子空间;其次引入了一种松弛归一化条件的模糊鉴别分析算法,根据每一个样本的隶属度对散布矩阵重定义所做的贡献,将它融入到特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊特征向量集,解决了传统LDA方法中的最终特征维数受类别数限制的问题.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. |
| 关 键 词： | 特征抽取 模糊线性鉴别分析 对称散布子空间 小样本问题 人脸识别 |
New discriminant analysis algorithm using fuzzy symmetrical scatter subspace |
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