基于PCA和LDA统一化原理的增强型线性鉴别分析准则

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 15次 | 上传用户：vitor330

【摘要】

：

主分量分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域的使用最为广泛的两种特征抽取方法,而在图像识别中经常采用的是PCA+LDA方法来代替单纯的LDA。本文提出一种增强型线性鉴别准则(ELDA),将PCA的优点和LDA的优点充分地融合在一起,不仅解决了PCA过程中使用最小距离方法时识别精度相对低的缺点,而且解决了LDA过程中当类内散布矩阵奇异时投影向量的求解问题,也就是说可以使用该方法来替代P

【作者】

：

郭志波刘华军郑宇杰杨静宇

【机构】

：

南京理工大学计算机科学与技术学院,扬州大学信息工程学院

【出处】

：

中国图象图形学报

【发表日期】

：

2008年04期

【关键词】

：

增强型线性鉴别分析主分量分析线性鉴别分析 PCA+LDA enhanced linear discriminant analysis （ELDA） pr

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（60472060,60473039）

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