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对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。
基于扰动方法和广义K-L变换的人脸特征抽取
【摘 要】
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对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。
【机 构】
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江南大学信息工程学院,南京理工大学信息学院,江苏科技大学电子信息学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2006年S2期
【基金项目】
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国家自然科学基金(60472060,60572034):图像处理与通信实验室开放基金(KJS03038),江苏省自然科学基金(BK2004058,BK2006081),中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室基金(RL200108).
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