统计不相关最佳鉴别矢量集的本质研究

2004年第6卷第2期

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《中国工程科学》 >> 2004年第6卷第2期

统计不相关最佳鉴别矢量集的本质研究

1.华东船舶工业学院，江苏镇江 212003

2.南京理工大学信息学院，南京 210094

3.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室，沈阳 110015

4.CVSSP , University of Surrey , Surrey GU2 7XH,UK

资助项目：江苏省自然科学基金资助项目（BK2002001）；江苏省高校自然科学研究计划资助项目（01KJB520002）；中国科学院机器人学开放实验室基金资助项目（RL200108）；图像处理与图像通信实验室开放基金资助项目（IPICL0304）收稿日期： 2003-07-02 修回日期： 2003-10-23 发布日期： 2004-02-20

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摘要

对统计不相关最佳鉴别矢量集的本质进行研究，在基于总体散布矩阵特征分解的基础上，构造了一种白化变换，使得变换后的样本空间中的总体散布矩阵为单位矩阵，这样使得传统的最佳鉴别矢量集算法得到的均是具有统计不相关的最佳鉴别矢量集，从而揭示了统计不相关最佳鉴别变换的本质——白化变换加普通的线性鉴别变换。该方法的最大优点在于所获得的最优鉴别矢量同时具有正交性和统计不相关性。该方法对代数特征抽取具有普遍适用性。用ORL人脸数据库的数值实验，验证了该方法的有效性。

关键词

模式识别 ; 特征抽取 ; 鉴别分析 ; 广义最佳鉴别矢量集 ; 人脸识别

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参考文献

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