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最大散度差和大间距线性投影与支持向量机
被引：53
作者：
宋枫溪
程科
杨静宇
刘树海
机构：
[1] 南京理工大学计算机系
[2] 南京理工大学计算机系 南京 炮兵学院一系
来源：
关键词：
最大散度差;
大间距线性投影;
支持向量饥;
Fisher鉴别准则;
线性鉴别分析;
人脸识别;
D O I：
10.16383/j.aas.2004.06.011
中图分类号：
O235 [模式识别理论];
学科分类号：
070104 ;
081104 ;
摘要：
首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下，线性支持向量机的一种特殊情况．在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明，最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美，优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法．
引用
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页码：890 / 896
页数：7
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