本文選題：線性判別式分析 + 投影矢量　； 參考：《計算機(jī)工程與應(yīng)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(chǔ)上,提出一種新的LDA實現(xiàn)方法。該方法首先對原有的Fisher準(zhǔn)則進(jìn)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(jìn)行比較分析。在標(biāo)準(zhǔn)的JAFFE人臉庫上的表情識別和地區(qū)綜合消費(fèi)水平的評價中的實驗結(jié)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(xué)理工學(xué)院;暨南大學(xué)電氣自動化研究所;暨南大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)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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本文編號：1794443