因子分析判别准则的线性降维方法研究

摘要：

提取稳定且具有判别性的低维特征是模式识别研究中的关键问题.在深入研究Fisher判别准则的基础上,从因子分析的实际角度考虑,提出基于因子分析的判别准则,解决Fisher判别准则类内和类间散布矩阵非最优定义问题.通过在合成数据集和真实人脸数据集上进行实验比较表明,该方法在解决数据集中的边缘类和人脸的表情、姿态变化等问题上比Fisher判别准则更优.

关键词：特征提取、线性降维、Fisher判别准则、因子分析、人脸识别

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61271256;河南省重大科技攻关项目072SGZS38042;湖北科技学院博士启动基金资助项目BK1418

在线出版日期：2016-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：145-149