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正交MFA和不相关MFA 被引量：7
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作者 于耀亮 张立明 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期603-608,共6页
近期提出的边际费希尔分析(MFA)取得比传统线性判别分析(LDA)更好的分类效果.本文在 MFA 可分性准则的基础上,提出在基向量上加正交和不相关的约束.给出求解本文方法的迭代算法,并进一步从理论上证明它们在可分性上比原始的 MFA 要好.随... 近期提出的边际费希尔分析(MFA)取得比传统线性判别分析(LDA)更好的分类效果.本文在 MFA 可分性准则的基础上,提出在基向量上加正交和不相关的约束.给出求解本文方法的迭代算法,并进一步从理论上证明它们在可分性上比原始的 MFA 要好.随后,在 ORL 和 Tale 人脸库上的实验证明本文方法的有效性. 展开更多
关键词 线性判别分析(LDA) 边际费希尔分析(MFA) 正交边际费希尔分析(OMFA) 不相关边际费希尔分析(umfa) 流形学习 人脸识别
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