不相关鉴别分析改进算法

• 作者: 徐勇 朱宁波 杨强 杨静宇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 线性鉴别分析 不相关鉴别分析 特征抽取
• 年，卷（期）: 2004,（31）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 95-98
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.31.033

摘要

不相关鉴别分析是一种非常有效并起着重要作用的线性鉴别分析方法,它能抽取出具有不相关性质的特征分量.但是,由于每一个鉴别矢量的得出都要求解一个特征方程,不相关鉴别分析算法一直是计算代价很大的算法,在需求解的鉴别矢量个数较多时尤其如此.该文基于一个等效的Fisher准则函数,提出了不相关鉴别分析的另一问题模型.使用Lagrange乘子法,可求出对应该问题模型的"不相关"鉴别矢量解的简洁的表示式.关于CENPARMI手写体阿拉伯数字库和ORL人脸图象库的实验表明,该文提出的不相关鉴别分析改进算法计算效率较原算法有较大提高.

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系	623	11098	50.0	74.0
2	徐勇	南京理工大学计算机科学系	29	155	7.0	11.0
3	朱宁波	南京理工大学计算机科学系	3	14	2.0	3.0
4	杨强	南京理工大学计算机科学系	3	16	2.0	3.0