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基于PCA和LDA融合算法的性别鉴别 被引量:1
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作者 赵州 唐慧强 《电子设计工程》 2010年第10期152-156,共5页
结合主元分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA)的特点,利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA-LDA算法的融合特征空间... 结合主元分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA)的特点,利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影,从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA),得出各自的实验结果,并进行比较。实验结果表明,利用RHG+PCA+LDA方法预处理后,使用PCA-LDA算法进行性别鉴别可以得到理想的效果。 展开更多
关键词 特征矩阵 pca—lda算法 融合算法 性别鉴别
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