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统计不相关最优鉴别分析的理论与算法
被引:8
作者:
杨健
杨静宇
刘宁钟
机构:
[1] 南京理工大学计算机科学与技术系
来源:
关键词:
统计不相关,线性分析,特征抽取,数字识别;
鉴别矢量;
D O I:
10.14177/j.cnki.32-1397n.2002.02.017
中图分类号:
O212 [数理统计];
学科分类号:
摘要:
该文分析了Fisher准则函数所对应的广义特征方程的特征向量的性质 ,在此基础上揭示了具有统计不相关性的最优鉴别矢量集的本质 ,即为广义特征方程的d个最大的特征值所对应的满足共轭正交条件的特征向量。指出了统计不相关的最优鉴别分析是经典的Fisher线性鉴别分析的进一步发展。在ConcordiaU niversityCENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了所提出算法的有效性。
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