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文檔簡介
1、生物特征識(shí)別的幾個(gè)重要步驟是:預(yù)處理、特征抽取、分類。而特征抽取在生物特征識(shí)別的過程中占有重要的地位。投影分析方法是常見的一類特征抽取方法。常見的投影分析方法有很多,其中線性方法如線性鑒別分析方法和主成分分析方法,非線性方法如核主成分分析方法和核線性鑒別分析方法等。本文主要關(guān)心投影分析方面的工作,內(nèi)容如下:
傳統(tǒng)的核最小均方誤差(KMSE)方法在過去得到了廣泛的應(yīng)用。然而,由于核方法的自身特性,傳統(tǒng)KMSE方法在進(jìn)行分類的時(shí)候
2、效率比較低,難以滿足那些在線的實(shí)時(shí)的應(yīng)用問題。本文針對傳統(tǒng)KMSE的特點(diǎn),提出了改進(jìn)的KMSE算法,提高了效率以使其更加實(shí)用,尤其適用于對時(shí)間要求比較高的情形。
為了提高線性鑒別分析方法的準(zhǔn)確度和效率及應(yīng)用范圍,人們對線性鑒別分析方法作了很多推廣,從一般的一維線性鑒別分析到二維線性鑒別分析,從一般的線性鑒別分析到非線性的核的線性鑒別分析,從實(shí)域線性鑒別分析到復(fù)數(shù)域的線性鑒別分析。本文對傳統(tǒng)的線性鑒別分析方法以及目前已經(jīng)推廣的線
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