1) 2DLDA(two-dimensional linear discriminantanalysis)
2维线性判别分析
2) 2DLDA
二维线性判别式分析法
3) 2-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis (2DFLD)
二维Fisher线性判别分析
4) Two-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis(2DFLD)
二维Fisher线性判别分析(2DFLD)
5) 2-dimensional linear discriminant analysis
2维线性鉴别分析
6) two-dimensional linear discriminant analysis
2维线性鉴别分析(2DLDA)
1.
On the basis of two-dimensional linear discriminant analysis(2DLDA),a novel discriminant analysis named two-dimensional heteroscedastic discriminant analysis(2DHDA)is introduced,and is used for face recognition.
在2维线性鉴别分析(2DLDA)的基础上,介绍了2维异方差鉴别分析(2DHDA),并将其应用于人脸识别。
补充资料：判别分析
| 判别分析 discriminant analysis 由若干个不同总体的样本来构造判别函数，以此决定新的未知类别的样品属于哪一类。例如，某医院已有1000个分别患有胃炎、肝炎、冠心病、糖尿病等的病人的资料，记录了他们每个人若干项症状指标数据。利用这些资料，在测得一个新病人若干项症状指标的数据时，能够判定他患的是哪种病；又如，在天气预报中，利用长时间的记录资料，判断是晴天或下雨等等。建立判别函数和判别规则有不少准则和方法，常用的有贝叶斯准则、费希尔准则、距离判别、回归方法和非参数方法等。无论用哪一种准则或方法所建立的判别函数和判别规则，都可能产生错判，错判所占的比率用错判概率来度量。 |
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