一种改进Fisher准则的线性鉴别分析方法

• 作者: 周昌亮 戴文战
• 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 Fisher准则 离群类 人脸识别
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 210-212,221
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1107-0024

摘要

目前线性鉴别分析以Fisher准则或是逐对类加权Fisher准则为依据,但前者不能限制离群类,后者计算量大,鉴于此,提出一种改进Fisher准则用于线性鉴别分析.回顾了Fisher准则和逐对类加权Fisher准则,指出其中问题产生的根本原因.提出类距离和类离群程度的定义,以类距离为依据判定各类离群程度,以类离群程度为参数赋予各类权值,重新计算总体类均值和类间离散度矩阵,以得到限制离群类、突出常规类的改进Fisher准则.这种改进Fisher准则计算简单,能有效限制离群类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴文战	浙江理工大学机械与自动化学院	43	863	13.0	29.0
2	周昌亮	浙江理工大学机械与自动化学院	1	11	1.0	1.0