| 一种求解MMC的快速算法 |
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| 引用本文： | 卢桂馥,邹健,陈富春. 一种求解MMC的快速算法[J]. 安徽工程科技学院学报：自然科学版, 2014, 0(4): 57-61 |
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| 作者姓名： | 卢桂馥 邹健 陈富春 |
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| 作者单位： | 1. 安徽工程大学 计算机与信息学院，安徽 芜湖 241000; 南京理工大学 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室，江苏 南京 210094
2. 安徽工程大学 计算机与信息学院,安徽 芜湖,241000 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金资助项目，安徽工程大学国家基金预研基金资助项目，教育部重点实验室开放基金资助项目，中国博士后科学基金资助项目，安徽工程大学校青年基金资助项目 |
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| 摘 要： | 最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本问题.但是,原有的MMC求解算法复杂度较高,为了提高MMC算法的计算效率,本文提出了一种新的快速的MMC求解算法.在理论上,新的MMC求解算法和原有算法等价,但计算复杂度比原算法要低的多.在人脸库上的实验表明,新的MMC求解算法的计算速度远比现有的MMC求解算法要快,但是其识别率与现有求解算法相同.
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| 关 键 词： | 特征提取 维数约减 最大间距准则 小样本问题 |
A fast scheme for maximum margin criterion |
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| LU Gui-fu,ZOU Jian,CHEN Fu-chun. A fast scheme for maximum margin criterion[J]. Journal of Anhui University of Technology and Science, 2014, 0(4): 57-61 |
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| Authors: | LU Gui-fu ZOU Jian CHEN Fu-chun |
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| Affiliation: | LU Gui-fu, ZOU Jian, CHEN Fu-chun (1.Coll. of Comp. ＆ Info.,Anhui Polytechnic University, Wuhu 241000, China; 2.Key Laboratory of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information, Ministry of Education, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094,China) |
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| Abstract: | Maximum margin criterion （MMC）can address the small sample size problem encountered by linear discriminant analysis （LDA）.However,the existing scheme for MMC is computationally expen-sive.In order to improve the efficiency of MMC,a new and fast scheme for MMC is proposed.The pro-posed scheme for MMC,much faster than the original one,is theoretical equivalent to the existing scheme for MMC.Experiments on face databases demonstrate that the new scheme for MMC is much more efficient than the existing schemes for MMC,but the recognition rates of the new scheme and the existing one for MMC are the same. |
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| Keywords: | feature extraction dimensionality reduction maximum margin criterion(MMC) small sample size problem |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
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