1) Linear discriminant analysis
线性判别分析
1.
New linear discriminant analysis based on Gaussian mixture model;
一种新的基于高斯混合模型的线性判别分析
2.
Unsupervised hyperspectral image classification method based on constrained linear discriminant analysis
基于约束线性判别分析的非监督高光谱影像分类方法
3.
This paper presents a face recognition algorithm that is based on wavelet transform and linear discriminant analysis.
提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法。
2) Linear discriminant analysis(LDA)
线性判别分析
1.
Proposed is a gait recognition method based on motion analysis,which adopts linear discriminant analysis(LDA) and discrete cosine transforms(DCTs) to analyze the gait feature extracted from an image sequence.
文中提出了一种基于运动分析的步态识别方法,采用线性判别分析和离散余弦变换分析从图像序列中提取的步态特征。
2.
Linear Discriminant Analysis(LDA) is one of the most popular linear projection techniques for feature extraction.
线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的线性特征提取方法,它的主要缺点是在应用时经常遇到小样本问题,同时其准则函数并不与识别率直接相关。
3.
This paper presents a face recognition method based on cascade Linear Discriminant Analysis(LDA) of thecomponent-based face representation.
文章提出一种基于人脸部件表示的级联线性判别分析人脸识别方法。
3) LDA
线性判别分析
1.
Research on Single Face Recognition System Based on LDA;
基于线性判别分析的单人脸识别系统研究
2.
A new algorithm of face recognition based on global and local feature extraction was proposed to solve small samples in LDA.
针对线性判别分析的小样本空间问题,提出了一种基于类向量的融合全局和局部特征的人脸识别算法。
3.
The experiments on facial database of ORL show that this method achieves higher accuracy than LDA(Linear Discriminant Analysis) and PCA(Principal Component Analysis) methods in the low dimension space.
通过对ORL人脸数据库的实验,表明了本文提出的方法在低维空间比传统的线性判别分析法LDA和主成分分析法PCA有更高的识别正确率。
4) Linear Discriminant Analysis (LDA)
线性判别分析
1.
Experimental results on ORL face database and Yale face database show that the proposed algorithm is more effective than traditional Linear Discriminant Analysis (LDA),Independent Components Analysis (ICA) and 2-Dimensional Symmetric Principal Component Analysis (2DSPCA).
小样本问题的存在使得类内离散度矩阵为奇异阵,因此求解线性判别分析(LDA)算法的广义特征方程存在病态奇异问题。
2.
Methods Principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) were used in order to investigate seven kinds of different Chinese herbal medicine such as star aniseseen,white round cardamom,Szechuan lovage rhizome,cloves,fineleaf Schizonepeta herb,cinnamon,amomum fruit,and so on.
方法采用主成分分析(PCA)法和线性判别分析(LDA)法识别八角、白豆蔻、川芎、丁香、荆芥、肉桂、砂仁等7种中药材。
5) Linear discrimination analysis
线性判别分析
1.
A robust dynamic visual feature extraction method based on Bayesian tangent shape model(BTSM) and linear discrimination analysis(LDA) is proposed.
引入一种基于贝叶斯切线形状模型(BTSM)的口形轮廓特征提取和基于线性判别分析(LDA)的视觉语音动态特征提取方法,该特征充分体现了口形特征变化的动态性,消除了直接口形轮廓几何特征的冗余。
6) linear discriminate analysis
线性判别分析
1.
Textiles of EC and China origin were distinctively classified by linear discriminate analysis(LDA) based on the data of extractable heavy metals,and the extractable heavy metals having great effects on the classification were explained by linear discriminate function;the main factors which determined the discrepancy of textiles between the t.
按照Oeko-Tex—100标准对35种产自欧盟的生态纺织品及69种国产染色纺织品的可萃取重金属含量进行测定;利用线性判别分析对被考察的欧盟及国产纺织品进行整体分类,确定了影响分类的主要重金属;利用因子分析对欧盟及国产纺织品在可溶出重金属上的主要决定因素进行分析,通过样本点在线性判别函数空间及因子分析空间的得分,了解被考察国产纺织品与欧盟生态纺织品在可溶出重金属上的整体质量差异,并找出导致差异的主要因素。
2.
The main method of feature extraction is principle component analysis and linear discriminate analysis,but all of them are not perfect.
针对人脸识别系统中的主成分分析和线性判别分析两种特征提取方法的优缺点,提出了一个融合特征提取方法,并构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中并实施识别的实验系统。
补充资料：线性判别函数
统计模式识别中用以对模式进行分类的一种最简单的判别函数。在特征空间中，通过学习，不同的类别可以得到不同的判别函数，比较不同类别的判别函数值大小，就可以进行分类。统计模式识别方法把特征空间划分为决策区对模式进行分类。一个模式类同一个或几个决策区相对应。每个决策区对应一个判别函数。对于特征空间中的每个特征向量x,可以计算相应于各个决策区的判别函数gi(x),i=1,2,...,c。用判别函数进行分类的方法就是：若对所有的i均有gi(x)≥gi(x),则把x分为第j类,记成r(x)＝j。对于线性判别函数,gi(x)的函数形式为
gi(x)＝Wi0＋Wi1x1＋Wi2x2＋...＋Widxd式中x1,x2,...,xd是输入模式特征向量的各个分量，Wi0，Wi1,...,Wid组成与第i类对应的权向量，它们的大小反映与它们对应的特征向量的各个分量在确定第 i类判别函数值的重要程度。
特征空间中分别与第i类、第j类相对应的区域之间的决策边界形式为
对于一个两类分类器,可以计算g(x)＝g2(x)-g1(x)。若g(x)≥0，则r(x)＝2，相应于决策区R2。若g(x)＜0,则r(x)＝1，相应于决策区R1。这一结果可写成
式中sgn(Z)是符号函数，在Z≥0时等于1,在Z＜0时等于-1。这样一个两类线性分类器具有图中的形式。
人们已研究出多种求取决策边界的算法。线性判别函数的决策边界是一个超平面方程式，其中的系数可以从已知类别的学习样本集求得。F.罗森布拉特的错误修正训练程序是求取两类线性可分分类器决策边界的早期方法之一。在用线性判别函数不可能对所有学习样本正确分类的情况下，可以规定一个准则函数（例如对学习样本的错分数最少）并用使准则函数达到最优的算法求取决策边界。用线性判别函数的模式分类器也称为线性分类器或线性机。这种分类器计算简单，不要求估计特征向量的类条件概率密度，是一种非参数分类方法。
当用贝叶斯决策理论进行分类器设计时，在一定的假设下也可以得到线性判别函数，这无论对于线性可分或线性不可分的情况都是适用的。在问题比较复杂的情况下可以用多段线性判别函数（见近邻法分类、最小距离分类）或多项式判别函数对模式进行分类。一个二阶的多项式判别函数可以表示为
与它相应的决策边界是一个超二次曲面。
参考书目
R.O.Duda and P.E.Hart，Pattern Classificationand Scene Analysis,John Wiley & Sons，New York,1973.
gi(x)＝Wi0＋Wi1x1＋Wi2x2＋...＋Widxd式中x1,x2,...,xd是输入模式特征向量的各个分量，Wi0，Wi1,...,Wid组成与第i类对应的权向量，它们的大小反映与它们对应的特征向量的各个分量在确定第 i类判别函数值的重要程度。
特征空间中分别与第i类、第j类相对应的区域之间的决策边界形式为
对于一个两类分类器,可以计算g(x)＝g2(x)-g1(x)。若g(x)≥0，则r(x)＝2，相应于决策区R2。若g(x)＜0,则r(x)＝1，相应于决策区R1。这一结果可写成
式中sgn(Z)是符号函数，在Z≥0时等于1,在Z＜0时等于-1。这样一个两类线性分类器具有图中的形式。
人们已研究出多种求取决策边界的算法。线性判别函数的决策边界是一个超平面方程式，其中的系数可以从已知类别的学习样本集求得。F.罗森布拉特的错误修正训练程序是求取两类线性可分分类器决策边界的早期方法之一。在用线性判别函数不可能对所有学习样本正确分类的情况下，可以规定一个准则函数（例如对学习样本的错分数最少）并用使准则函数达到最优的算法求取决策边界。用线性判别函数的模式分类器也称为线性分类器或线性机。这种分类器计算简单，不要求估计特征向量的类条件概率密度，是一种非参数分类方法。
当用贝叶斯决策理论进行分类器设计时，在一定的假设下也可以得到线性判别函数，这无论对于线性可分或线性不可分的情况都是适用的。在问题比较复杂的情况下可以用多段线性判别函数（见近邻法分类、最小距离分类）或多项式判别函数对模式进行分类。一个二阶的多项式判别函数可以表示为
与它相应的决策边界是一个超二次曲面。
参考书目
R.O.Duda and P.E.Hart，Pattern Classificationand Scene Analysis,John Wiley & Sons，New York,1973.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条