摘要:特征提取廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別中。它去除原始樣本的冗余信息,提取出有助于樣本表示或分類(lèi)的簡(jiǎn)潔有用的信息。線(xiàn)性鑒別分析(LDA)屬于傳統(tǒng)的監(jiān)督特征提取方法,它旨在尋找最小化類(lèi)內(nèi)散度(方差)同時(shí)最大化類(lèi)間散度(方差)的低維線(xiàn)性投影子空間。提出一種新的特征提取方法,旨在改進(jìn)LDA,該方法在LDA的基礎(chǔ)上,增加了每個(gè)類(lèi)的中心點(diǎn)與該類(lèi)邊界異類(lèi)樣本的近鄰關(guān)系,通過(guò)類(lèi)中心對(duì)邊界異類(lèi)樣本的排斥,擴(kuò)大了類(lèi)與類(lèi)相互的邊距,增強(qiáng)了類(lèi)的可分性。YaleB人臉數(shù)據(jù)庫(kù)和CENPARMI手寫(xiě)阿拉伯?dāng)?shù)字庫(kù)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,證明了新方法確實(shí)能夠提高分類(lèi)效果。
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金陵科技學(xué)院學(xué)報(bào)雜志, 季刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:工程技術(shù)、作物科學(xué)、動(dòng)物科學(xué)與食品科學(xué)、控制科學(xué)與工程、數(shù)理科學(xué)、計(jì)算機(jī)與信息工程、軟件工程、園藝學(xué)、動(dòng)物科學(xué)、材料科學(xué)與工程、機(jī)械與自動(dòng)化工程、園林園藝等。于1985年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。