基于粒子群算法的LDA实现方法研究

发布时间：2018-04-24 01:07

  本文选题：线性判别式分析 + 投影矢量　； 参考：《计算机工程与应用》2017年01期

【摘要】：针对传统线性判别分析方法存在的问题,在研究现有理论成果的基础上,提出一种新的LDA实现方法。该方法首先对原有的Fisher准则进行修正,然后通过迭代搜寻最佳鉴别矢量,最后对获取的鉴别矢量进行比较分析。在标准的JAFFE人脸库上的表情识别和地区综合消费水平的评价中的实验结果表明,此算法不仅具有良好的识别效果而且还可以突破样本维数的限制;与其他LDA算法相比,该算法更具灵活性且更易于实现。
[Abstract]:Aiming at the problems existing in the traditional linear discriminant analysis (LDA) method, a new LDA implementation method is proposed based on the research of the existing theoretical results. The method first modifies the original Fisher criterion, then iterates to search the best discriminant vector, and finally makes a comparative analysis of the obtained discriminant vector. The experimental results of facial expression recognition on the standard JAFFE face database and the evaluation of regional comprehensive consumption level show that this algorithm not only has good recognition effect but also can break through the limit of sample dimension. The algorithm is more flexible and easier to implement.
【作者单位】： 暨南大学理工学院;暨南大学电气自动化研究所;暨南大学信息科学与技术学院;
【基金】：广东省科技计划项目(No.2013B010401019) 珠海市公共平台项目(No.2013D0501990002)
【分类号】：TP391.41;TP18

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本文编号：1794443