出版社:中国农业出版社
年代:2013
定价:42.0
特征提取是人脸识别的关键技术,其优劣直接影响到整个人脸识别系统的性能。其中,Fisher准则的线性鉴别分析(LDA)是特征提取中最为经典和广泛使用的一种方法,它以模式数据的可分性为目标,寻找最佳鉴别矢量使类内离散度最小的同时,类间离散度达到最大。但作为一种基于统计的大叔特征提取技术,传统LDA在小样本情况下会碰到两个实际问题:一是分布矩阵“奇异性”问题;二是分布矩阵估计误差问题。本书稿的内容就是围绕上述两个问题的解决展开,并提出了有效的解决方案。