文献类型：期刊文章

作　　者：宋枫溪[1] 程科[1] 杨静宇[1] 刘树海[1]

机构地区：[1]南京理工大学计算机系

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(60072034)资助~~

年　　份：2004

卷　　号：30

期　　号：6

起止页码：890-896

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005048803474)、IC、INSPEC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下，线性支持向量机的一种特殊情况．在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明，最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美，优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法．

关 键 词：最大散度差 大间距线性投影  支持向量机 FISHER鉴别准则 线性鉴别分析 人脸 识别  

分 类 号：O235]