一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法

摘要：

本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法.该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有统计不相关性.另外,本文还揭示了最大散度差鉴别准则与Fisher准则的内在关系.在ORL与NUST603人脸库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别性能上优于原MSDC特征抽取方法与传统的PCA方法.

关键词：最大散度差准则、统计不相关投影空间、最佳鉴别矢量、统计不相关、特征抽取、人脸识别

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472060

在线出版日期：2008-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：157-160