基于邊界異類近鄰關系構建的新特征提取方法
作者：陶玉婷; 卓洋; 張澤宇; 周丹 金陵科技學院軟件工程學院; 江蘇南京211169; 南京大數(shù)據(jù)研究院; 江蘇南京211169
摘要：特征提取廣泛應用于模式識別中。它去除原始樣本的冗余信息,提取出有助于樣本表示或分類的簡潔有用的信息。線性鑒別分析（LDA）屬于傳統(tǒng)的監(jiān)督特征提取方法,它旨在尋找最小化類內散度（方差）同時最大化類間散度（方差）的低維線性投影子空間。提出一種新的特征提取方法,旨在改進LDA,該方法在LDA的基礎上,增加了每個類的中心點與該類邊界異類樣本的近鄰關系,通過類中心對邊界異類樣本的排斥,擴大了類與類相互的邊距,增強了類的可分性。YaleB人臉數(shù)據(jù)庫和CENPARMI手寫阿拉伯數(shù)字庫中的實驗結果,證明了新方法確實能夠提高分類效果。
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金陵科技學院學報
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