正交约束的无监督统计不相关最佳鉴别平面
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2010年第32卷第5期 34-36页,共4页
【作 者】:
曹苏群
[1,2] ;
王骏
[1,3] ;
王士同
[1]
【摘 要】
赵海涛等提出的改进的最佳鉴别平面(IODP)只能用于有监督模式,基于此,本文提出将IODP扩展到无监督模式下的方法。在优化模糊Fisher准则求取第一条最佳鉴别矢量的基础上,求取同时满足正交约束与模糊总体散布矩阵共轭正交约束的第二条最佳鉴别矢量,构成正交约束的无监督统计不相关最佳鉴别平面(0UUODP),进而获得一种新的无监督特征抽取方法。对CMU-PIE人脸数据库进行实验,结果表明,当类别差异较大时,该方法能够抽取有利于分类的特征,获得了优于主成分分析与独立成分分析方法的性能。
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