1) linear discriminant analysis
线性判别式分析
1.
15s,30s and 60s response values of electronic nose were analyzed by principal component analysis(PCA),linear discriminant analysis(LDA) and cross-validated discriminant analysis(CDA).
实验分别对免疫去势公猪肉、手术去势公猪肉和完全公猪肉进行电子鼻检测,并采用主成分分析、线性判别式分析和交互验证判别分析分别对电子鼻15s、30s和60s响应值进行统计处理。
2) 2DLDA
二维线性判别式分析法
3) 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。
4) 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。
5) 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。
6) 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。
补充资料：判别式
判别式
discriminant
T与*(b)=Tr《从)，呱*(b)=det(Mi) 石*(b)(X)二det(XIn一城).) 集合m是A:的一个分式理想，它在刀匕无灿耐环人的分式理想群中的逆m一’称为域扩张E/F的拳积(山玉代幻t)，记为、。;.有时(当F砖Q时)称为担对差积(代加石讹山吮代”t)，E的绝对差积(ah刃lul比山挽r.ent)为凡/Q’若D/E/F为域扩张的一个塔(to腮)，则有差积的链定理(chain th幻n改n for diffe卿t)，或称为塔中差积的乘性(扣间幼plicati访ty ofd论re阴tS): 乡乞华一‘乞压约;·理想，习;是A:的整理想(即止魂汪CA:)，它与扩张E/F的判别式D(A:)的关系为 D姚)=凡声助. 差积豆甸护能被E的素理想p整除的充分必要条件为qA:=p争互，二，之，。>1，其中q=p门AF.这是D曰e-kind判别式定理(D司ekindd奴滋m沉antt址”代爪1).所以F的素理想q在E阴中分歧，当且仅当它整除E/尸的判别式D(A:). 给定E的加法子群L，定义它的补集(co几LPh江屺11-切巧set)(相对于迹的)为 L‘={x“E:Tr。(姑)C叼·它也是E的加法子群.于是E/F的差积是E的整数环A:的补集合的逆. 更一般地，在AE中定义理想。的差积(diffe代泊tofan记eal)为它的补集合的逆:，(a)=恤‘)一’，它仍然是人的(分式)理想.E中元素x的差积(山氏化爪ofanel已rr‘幻t)定义为f，(x)，其中f’(x)是元素x的特征多项式f(X)的导数.若:任仇，则少恤)在乳/;中.当且仅当际=少间凡时，{1，:，…，r一’}是A:在A;上的整基(访魄间加s司. 设E/F为整体域有限扩张.对E的任一素理想p，以乓表示相应的局部域(E关于其上的p.adic拓扑的完全化).如上，若p为E的素理想，q为F的在其下的素理想:q=p自AF，则局部差积和整体差积有关系 、一孕凡，/凡，这里把E的素理想p产与其在凡，中的完全化视为等同.等式右端除有限个因子外，所有的因子都为1，即单位理想(即对几乎所有的p有几，/Fq=人)· 设k为D匕北ki记环，F为其商域，X为F上的中兮兽伏攀(“血司卿le碱罗bra)(即z是F上的有限维结合代数，除了O和X之外无其他理想，X的中心是F)，则存在一个可分正规扩张E/F，使h:艺每E，从(E)(作为E代数)，其中从(E)是E上”xn矩阵代数(这样的E称为艺的分裂域).对任一x任艺，考虑元素h(x。
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