模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (2): 176-181    DOI:
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Fisher线性鉴别函数的一种推广形式*
程正东1,2,章毓晋1,樊祥2,3
1.清华大学 电子工程系 北京 100084
2.解放军电子工程学院 光电系 合肥 230037
3.中国科学技术大学 电子工程与信息科学系 合肥 230027
A Generalized Form of Fisher Linear Discriminant Function
CHENG Zheng-Dong1,2, ZHANG Yu-Jin1, FAN Xiang2,3
1.Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084
2.Department of Photoelectricing, Electronic Engineering Institute, Hefei 230037
3.Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei 230027

全文: PDF (560 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 鉴于常用的两种Fisher鉴别函数在应对奇异问题时存在的不足,给出一种Fisher鉴别函数推广形式,它能将双子空间鉴别分析中两个子空间的鉴别函数统一起来.本文还通过QR分解得到一个正交鉴别向量集,它与Foley-Sammon正交鉴别向量集的鉴别性能很接近,但计算量较小.在2种人脸库上进行实验,实验结果与理论分析一致.
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作者相关文章
程正东
章毓晋
樊祥
关键词 Fisher鉴别函数双子空间鉴别分析(DSDA)广义特征值分解(GEVD)正交鉴别向量集    
Abstract:A generalized form of Fisher discriminant function is presented. It overcomes the limitations of two common discriminant functions. The presented form uniforms the discriminant functions in two subspaces of the dual subspace discriminant analysis (DSDA). A new orthogonal discriminant vector set is obtained by QR decomposition, and its discriminant property is approximate to that of the Foley-Sammon orthogonal discriminant vector set with smaller computational complexity. The experiments on ORL and JAFFE database show that theory analysis is consistent to the experimental results.
Key wordsFisher Discriminant Function    Dual Subspace Discriminant Analysis (DSDA)    Generalized Eigenvalue Decomposition (GEVD)    Orthogonal Discriminant Vector Set   
收稿日期: 2007-11-16     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60872084)
作者简介: 程正东,男,1972年生,博士研究生,主要研究方向为信号与信息处理、图像处理.E-mail: czd06@mails.tsinghua.edu.cn.章毓晋,男,1954年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用.樊祥,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为信号与信息处理、光电技术.
引用本文:   
程正东,章毓晋,樊祥. Fisher线性鉴别函数的一种推广形式*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2): 176-181. CHENG Zheng-Dong, ZHANG Yu-Jin, FAN Xiang. A Generalized Form of Fisher Linear Discriminant Function. , 2009, 22(2): 176-181.
链接本文:  
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