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Discriminative Features Extraction in Minor Component Subspace

机译:次要分量子空间中的鉴别特征提取

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摘要

In this paper, we propose a new method of extracting the discriminative features for classification from a given training dataset. The proposed method combines the advantages of both the null space method and the maximum margin criterion (MMC) method, whilst overcomes their drawbacks. The better performance of the proposed method is confirmed by face recognition experiments.
机译:在本文中,我们提出了一种从给定的训练数据集中提取区分特征的新方法。所提出的方法结合了零空间方法和最大余量准则(MMC)方法的优点,同时克服了它们的缺点。面部识别实验证实了该方法的较好性能。

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