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一种求解MMC的快速算法

来源 :安徽工程大学学报 | 被引量 : 4次 | 上传用户：lhy_287229489

【摘要】

：

最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本问题.但是,原有的MMC求解算法复杂度较高,为了提高MMC算法的计算效率,本文提出了一种新的快速的MMC求解算法.在理论上,新的MMC求解算法和原有算法等价,但计算复杂度比原算法要低的多.在人脸库上的实验表明,新的M

【作者】

：

卢桂馥邹健陈富春

【机构】

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安徽工程大学计算机与信息学院,南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室

【出处】

：

安徽工程大学学报

【发表日期】

：

2014年04期

【关键词】

：

特征提取维数约减最大间距准则小样本问题 feature extraction dimensionality reduction maximum ma

【基金项目】

：

安徽省自然科学基金资助项目（1308085MF95）,安徽工程大学国家基金预研基金资助项目（ZRYY1305）,教育部重点实验室开放基金资助项目（30920130122005）,中国博士后科学基金资助项目（2013M531251）,安徽工程大学校青年基金资助项目（2010YQ042）

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最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本问题.但是,原有的MMC求解算法复杂度较高,为了提高MMC算法的计算效率,本文提出了一种新的快速的MMC求解算法.在理论上,新的MMC求解算法和原有算法等价,但计算复杂度比原算法要低的多.在人脸库上的实验表明,新的MMC求解算法的计算速度远比现有的MMC求解算法要快,但是其识别率与现有求解算法相同.

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