基于高斯分布监督学习样本的Fisher核构造方法

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：shi893932393

【摘要】

：

结合实际应用背景,针对各类样本服从高斯分布的监督学习情形,提出了构造Fisher核的新方法.由于利用了样本中的类别信息,该方法用极大似然估计代替EM算法估计GMM参数,有效降低了Fisher核构造的时间复杂度.结合核Fisher分类法,上述方法在标准人脸库上的仿真实验结果显示,用所提方法所构造的Fisher核不仅时间复杂度低,且识别率也优于传统的高斯核与多项式核.本文的研究有利于将Fisher核的

【作者】

：

黄可望方万胜朱嘉钢

【机构】

：

无锡职业技术学院物联网技术学院,公安部交通管理科学研究所RFID应用组,江南大学物联网工程学院

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2015年10期

【关键词】

：

Fisher核混合高斯分布核Fisher分类极大似然估计 Fisher kernel Gaussian mixture classification

【基金项目】

：

江苏省产学研联创项目（BY2013015-40）

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