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基于最优子集划分的人脸掌纹识别及其核化。(英语) Zbl 1242.68271
摘要:判别分析是提取判别特征和降维的有效方法。为了提高判别分析技术的分类性能,本文提出了一种基于最优子集划分的判别(OSDD)方法。OSDD首先利用改进的稳定性准则和K-means算法将样本集分成若干子集。我们分别从每个子集中计算出最佳判别向量。然后结合所有子集的判别向量构造投影变换。此外,我们给出了OSDD的一个非线性扩展,即基于最优子集划分的核判别(OSKD)方法。采用核K-均值算法在核空间对样本集进行分割,得到非线性投影变换。将所提出的方法应用于人脸和掌纹识别,并使用AR和FERET人脸数据库以及PolyU掌纹数据库进行了验证。实验结果表明,所提出的方法优于几种相关的线性和非线性判别分析方法。

理学硕士:
68吨10 模式识别,语音识别
62小时25分 因子分析和主成分分析;对应分析
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
PDF格式 BibTeX公司 引用
全文: 内政部
参考文献:
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