论文部分内容阅读
针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中。重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵。采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别。结果表明,在不增