一种新的模糊对称散布子空间的鉴别分析算法 (2010年)

提出一种模糊对称散布子空间的鉴别分析算法.首先通过构造对称散布子空间模型,分别获得类内和类间散布矩阵的一组子空间;其次引入了一种松弛归一化条件的模糊鉴别分析算法,根据每一个样本的隶属度对散布矩阵重定义所做的贡献,将它融入到特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊特征向量集,解决了传统LDA方法中的最终特征维数受类别数限制的问题.在NUST603和ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性.