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线性辨别分析(LDA)特征空间的坐标轴是非正交的,并且基于LDA的分类器的性能容易受训练集变化的影响。Okada提出了一种优化正交系统,但运算量大,且增加了特征空间坐标轴的数目,影响分类器速度。本文提出一种新的正交分量辨别分析(OCDA),没有增加坐标轴的数目,并且稳定性和识别率都优于LDA。
基于正交分量辨别分析的人脸识别方法
【摘 要】
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线性辨别分析(LDA)特征空间的坐标轴是非正交的,并且基于LDA的分类器的性能容易受训练集变化的影响。Okada提出了一种优化正交系统,但运算量大,且增加了特征空间坐标轴的数目,影响分类器速度。本文提出一种新的正交分量辨别分析(OCDA),没有增加坐标轴的数目,并且稳定性和识别率都优于LDA。
【机 构】
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东南大学,无线电工程系,南京,210096
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2001年03期
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