基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法
1. 南京理工大学信息学院 ,南京 210094;
2. 江苏科技大学 ,江苏镇江 212003;
3. 中国科学院机器人学开放研究实验室 ,沈阳 110015
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摘要
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则 的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法。结合模糊集理论,提出了一种新的2DLDA算法——模糊2DLDA (F1DLDA)算法。首先采用FKNN算法得到相应的样本分布信息,并按其对最后得到的特征向量所作的贡献融入 到特征抽取过程中,得到有效的样本特征向量集。实验表明,F2DLDA算法的性能优于传统的2DLDA算法和Fisherface算法。
关键词
二维线性鉴别分析 ; 模糊二维线性鉴别分析 ; 模糊集理论 ; 特征提取 ; 模糊k近邻
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