文献类型：期刊文章

作　　者：刘忠宝[1,2] 王士同[1]

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122 [2]山西大学商务学院信息学院,太原030031

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家863计划项目(2007AA1Z158;2006AA10Z313);国家自然科学基金资助项目(60773206;60704047)

年　　份：2011

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：250-253

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：线性判别分析是一种有效的特征提取方法,但其存在两个缺陷:小样本问题和秩限制问题。为了解决上述问题,提出一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法引进类间离散度标量和类内离散度标量,通过求解样本各维的权值达到特征提取的目的。若干标准人脸数据集和人工数据集上的实验表明ILDA在特征提取方面的有效性。

关 键 词：特征提取 线性判别分析 类间离散度标量  类内离散度标量  

分 类 号：TP391.4]