資料介紹
針對(duì)全局降維方法判別信息不足,局部降維方法對(duì)鄰域關(guān)系的判定存在缺陷的問(wèn)題,提出一種新的基于間距的降維方法——間距判別投影(MDP)。首先,根據(jù)類的中心均值的異類近鄰關(guān)系定義描述類邊緣的邊界向量;在這個(gè)基礎(chǔ)上,MDP重新定義類間離散度矩陣,同時(shí),使用全局的方法構(gòu)造類內(nèi)離散度矩陣;然后,MDP借鑒判別分析思想建立衡量類間距的準(zhǔn)則,并通過(guò)類間距最大化增強(qiáng)樣本在投影空間中的可分性。對(duì)MDP在人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)JAFFE和Extended Cohn-Kanade上進(jìn)行表情識(shí)別實(shí)驗(yàn),并且跟傳統(tǒng)的降維方法主成分分析(PCA)、最大間距準(zhǔn)則(MMC)和邊界Fisher分析(MFA)進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能夠有效提取更具區(qū)分性的低維特征,比其他幾種方法分類精度更高。
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