一种新颖的分组决策方法及其应用

该文分析了广义最佳鉴别向量集,给出了基于用于线性特征抽取的广义最佳鉴别向量的分组决策方法。将所有的样本分成若干组,从理论上说明每一组的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值大于整体的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值,因此,每一组的识别正确率远高于整体的识别正确率。为了验证所述方法的有效性,将其用于人脸识别。实验结果显示：当采用同样个数的广义最佳鉴别向量时,此方法比不分组的方法能得到更高的识别正确率;如果采用分类决策,可用较少的广义最佳鉴别向量得到良好的识别正确率,而用其它方法要达到同样的正确率,需要许多广义最佳鉴别向量。