相异度导引的有监督鉴别分析方法

提出了相异度导引的有监督鉴别分析方法(D-SDA)。结合模式局部信息和全局信息,定义了类内散度权重矩阵R^W和类间散度权重矩阵R^B,分别表示类内样本的相异度、类间样本的相异度。由R^W、R^B导出类内散度矩阵S^W和类间散度矩阵S^B,根据Fisher鉴别准则函数确定最优变换矩阵。在YALE和AR人脸图像库上的实验验证了这一算法的有效性。