一种新的基于Fisher准则的线性特征提取方法

摘要

针对现有的基于Fisher准则的线性特征提取方法存在的不足,提出了一种新的加权Fisher特征提取方法.该方法通过引入一个加权函数来削弱边缘类别的影响,减少投影空间中相邻类别问的重叠,提高了识别正确率.针对小样本问题,也给出了该算法的一个可行的最优判别矢量集的求解方法.分别对COIL图像数据库以及ORL人脸数据库进行实验,结果表明,就识别率而言,该方法得到的最优判别矢量具有更好的特征提取能力.