郭、岳飞；李世进；杨靖宇；舒婷婷；吴立德 基于广义Fisher判别准则的广义Foley-Samon变换及其在人脸识别中的应用。 （英语） 兹比尔1055.68092 模式识别。莱特。 24，编号1-3，147-158（2003）. 小结：作为Fisher判别准则的推广，本文提出了广义Fisher鉴别准则的概念。基于广义Fisher判别准则，提出了广义Foley-Samon变换（GFST）。GFST和Foley-Samon变换（FST）之间的主要区别即样本集在构成GFST的所有判别向量所跨越的子空间中具有最小类内散布和最大类间散布，而样本集仅在构成FST的每个判别向量所横跨的一维子空间上具有这些性质，即：，GFST变换后的样本集在全局意义上具有最佳的鉴别能力，而FST仅在部分意义上具有此特性。为了计算GFST，提出了一种迭代算法，并证明其收敛于精确解。详细分析了迭代过程的速度和误差。最后，将该方法应用于人脸图像识别，实验结果表明，该方法在正确分类率方面优于现有方法。 引用于22文件 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 关键词：模式识别；特征提取；Fisher判别准则；广义Fisher判别准则；Foley-Samon变换；广义Foley-Samon；广义最佳鉴别向量集 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.-F.Guo}等人，模式识别。莱特。24，编号1--3，147-158（2003；Zbl 1055.68092） 全文： DOI程序