核 Fisher 判别分析在棉麻纤维识别中的应用
殷士勇
1
，王文中
2
（1.盐城纺织职业技术学院机电工程系
，
江苏盐城 224005；2.盐城纺织职业技术学院财务处
，江苏
盐城 224005）
摘 要
：
核 Fisher 判别分析方法的主要思想是把样本映射到某一特征空间
，
然后在此特征空间中进行 Fisher 线性判
别. 本文将 Fisher 判别分析方法用于棉、麻纤维的分类识别
，
实验结果表明：选择不同的核函数其判别效果
不同，总体上核 Fisher 判别分析方法对棉麻纤维的识别率明显较高.
关键词
：
核 Fisher 判别分析
；
核函数
；
棉麻纤维
；
纤维识别
中图分类号
：
TS101.1；TP391.4 文献标志码
：
A 文章编号
：
1671-024X（2012）04-0032-04
ApplicationofkernelFisherdiscriminantanalysisincottonandbastfiberrecognition
YINShi-yong
1
, WANGWen-zhong
2
（1.DepartmentofMechanicalandElectricalEngineering，YanchengCollegeofTextileTechnology，Yancheng224005，
China；2.FinancialDeparment，YanchengCollegeofTechnology，Yancheng224005，China）
Abstract：ThemainideaofthekernelFisherdiscriminantanalysismethodisthatthesamplesaremappedintoacertain
space, andthendiscriminatedwithFisherlineardiscriminantinit.ThekernelFisherdiscriminantanalysis
methodisusedintoclassificationandidentificationofcottonandbastfiber.Theexperimentalresultsshowthat
choicesofdifferentkernelfunctionwillleadtothedifferentdiscriminanteffect.Onthewhole, therecognition
rateofkernelFisherdiscriminantanalysismethodforcottonfiberandbastfiberisobviouslyhigher.
Keywords：kernelFisherdiscriminantanalysis；kernelfunction；cottonandbastfiber；fiberidentification
第 31 卷第4期
2012 年 8 月
天津工业大学学报
JOURNALOFTIANJINPOLYTECHNICUNIVERSITY
Vol.31 No.4
August 2012
收稿日期：2012-05-10
基金项目：江苏省科技厅资助项目（ BN2011056）
通信作者：殷士勇（ 1979—），男，讲师，硕士.E-mail：ycfysjk@126.com
纺织信息化已成为提升纺织品检测能力和技术
水平的新发展方向. 不同种类纤维制成的纺织品
，
其
性能、质量和价格具有很大差异
，
而在纺织品研发过
程中需要检测纤维成分及含量. 许鹤群等
[1-2]
通过提取
纤维截面的几何特征参数进行纤维的自动识别
；于伟
东等
[3-4]
先后研究了异形纤维形态特征的处理测定方
法，并探讨了如何直接提取纺织品纤维图像及其纤维
识别分类和统计
；郭彩霞
等
[5]
采用 BP 网络对棉花中的
异性纤维进行识别；贾立锋等
[6-8]
先后采用神经网络技
术、支持向量机技术及棉花纤维着色差异对纤维进行
分类识别；付腾等
[9]
提出了基于空间模型的示教算法
和检测算法进行棉花异性纤维识别
，
均在实践中取得
了较好成效. 核 Fisher 判别分析是一种很有用的机器
学习方法
，
将一个非线性问题通过非线性变换转化为
另一个空间中的线性问题进行求解. 它不依赖于模型
的选择
，
也不存在维数灾难
，
故而在诸多领域得到应
用，在 棉 麻 纤维的分类识别中
，
核 Fisher 识别分析也
同样具有应用推广价值.
1 核 Fisher 判别分析
1.1 Fisher 判别分析
Fisher 判别分析
（
Fisherdiscriminantanalysis，FDA）
是一种有监督学习算法
，
其目标是寻找一个最优的投
影向量
，
使训练样本在该方向上投影结果类内散布度
最小，类 间 散布度最大
，
其数学推导如下
：
设两类问题样本集 x
1
和 x
2
，它们各有 N
1
和 N
2
个
d 维样本
：
设 w 为最优投影向量正方向的单位向量
，
于
是由 x
1
和 x
2
对该向量的投影相应得到集合 Φ
1
和 Φ
2
，
即每个 y∈Φ
i
就是每个 x∈x
i
在最优向量 ω 上的投影.
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