统计不相关最优鉴别分析的理论与算法

• 作者: 刘宁钟 杨健 杨静宇
• 来源期刊: 南京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 统计不相关,线性分析,特征抽取,数字识别 鉴别矢量
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2002.02.017

摘要

该文分析了Fisher准则函数所对应的广义特征方程的特征向量的性质,在此基础上揭示了具有统计不相关性的最优鉴别矢量集的本质,即为广义特征方程的d个最大的特征值所对应的满足共轭正交条件的特征向量.指出了统计不相关的最优鉴别分析是经典的Fisher 线性鉴别分析的进一步发展.在Concordia University CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了所提出算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学与技术系	623	11098	50.0	74.0
2	杨健	南京理工大学计算机科学与技术系	37	830	12.0	28.0
3	刘宁钟	南京理工大学计算机科学与技术系	8	335	7.0	8.0