一种广义局部判别型典型相关分析算法

在局部鉴别典型相关分析(LDCCA)的基础上,提出一种广义局部判别型典型相关分析算法(GLDCCA)。该算法在准则函数的内协方差矩阵中引入样本类别信息,使其提取的特征更有利于模式分类,采用核主成份分析解决小样本问题,克服传统PCA所受到的线性约束。在人工数据集以及ORL和Yale 2个人脸库上进行实验,结果表明,与CCA算法和LDCCA算法相比,GLDCCA算法具有更高的识别性能。