本文選題：線性判別式分析 + 投影矢量��； 參考：《計算機工程與應用》2017年01期

【摘要】：針對傳統(tǒng)線性判別分析方法存在的問題,在研究現(xiàn)有理論成果的基礎上,提出一種新的LDA實現(xiàn)方法。該方法首先對原有的Fisher準則進行修正,然后通過迭代搜尋最佳鑒別矢量,最后對獲取的鑒別矢量進行比較分析。在標準的JAFFE人臉庫上的表情識別和地區(qū)綜合消費水平的評價中的實驗結果表明,此算法不僅具有良好的識別效果而且還可以突破樣本維數(shù)的限制;與其他LDA算法相比,該算法更具靈活性且更易于實現(xiàn)。
[Abstract]:Aiming at the problems existing in the traditional linear discriminant analysis (LDA) method, a new LDA implementation method is proposed based on the research of the existing theoretical results. The method first modifies the original Fisher criterion, then iterates to search the best discriminant vector, and finally makes a comparative analysis of the obtained discriminant vector. The experimental results of facial expression recognition on the standard JAFFE face database and the evaluation of regional comprehensive consumption level show that this algorithm not only has good recognition effect but also can break through the limit of sample dimension. The algorithm is more flexible and easier to implement.
【作者單位】： 暨南大學理工學院;暨南大學電氣自動化研究所;暨南大學信息科學與技術學院;
【基金】：廣東省科技計劃項目(No.2013B010401019) 珠海市公共平臺項目(No.2013D0501990002)
【分類號】：TP391.41;TP18

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