【摘 要】
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人脸识别技术是模式识别领域中一个非常活跃的研究课题,它在经济、法律上有着广阔的应用前景.特征抽取是模式识别中的关键问题之一,线性鉴别分析（LDA）是一种有效的特征提取方法
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人脸识别技术是模式识别领域中一个非常活跃的研究课题,它在经济、法律上有着广阔的应用前景.特征抽取是模式识别中的关键问题之一,线性鉴别分析（LDA）是一种有效的特征提取方法,它可以应用于人脸识别、语音识别等诸多模式识别问题中.线性鉴别分析的关键是怎样计算构成Foley-Sammon变换（FST）的Foley-Sammon鉴别矢量.当类内散布矩阵是奇异时,计算鉴别矢量变得比较复杂,针对这种情形人们给出了许多方法,第二章中我们介绍了在这种情形下计算鉴别矢量的几种方法.为了提高样本在由鉴别矢量生成的鉴别子空间中的可行性,一些研究者尝试着推广鉴别矢量.在第三章中我们介绍了一种广义最佳鉴别矢量集和统计不相关的鉴别矢量集.该文给出了在高维情况下子空间ODS的维数.同时给出了一种求解ODS标准正交基的算法.用这种方法我们可以直接在原图像空间计算鉴别矢量而不需要先用SVD或eigenfaces等方法对模式进行减维处理.这样保留了更多的原始信息,实验表明这种方法在人脸识别中非常有效.
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