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一种求解MMC的快速算法
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:《计算机应用与软件》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000, [2]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
  • 相关基金:安徽省自然科学基金资助项目(1308085MF95);安徽工程大学国家基金预研基金资助项目(ZRYY1305);教育部重点实验室开放基金资助项目(30920130122005);中国博士后科学基金资助项目(2013M531251);安徽工程大学校青年基金资助项目(2010YQ042)
中文摘要:

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。

英文摘要:

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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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463