基于核的快速特征抽取及识别方法.pdf

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1、第6卷第Z期解放军理工大学学报(自然科学版)Vol.6No.ZZ005年4月JournalofPLAUniversityofscienceandTechnologyApr.Z005文章编号:1009-3443(Z005)0Z-01Z7-05基于核的快速特征抽取及识别方法徐勇1杨强Z杨静宇3(1.解放军理工大学气象学院江苏南京Z11101;Z.解放军理工大学理学院江苏南京Z11101;3.南京理工大学计算机系江苏南京Z10094)摘要:基于核技巧提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效

2、相应鉴别方向通过一个线性方程组得出计算代价较小相应分类实现极其简便,该方法的最大优点是对训练数据进行筛选可使构造鉴别矢量的显著'训练样本数大大低于总训练样本数从而使得测试集的分类非常高效;同时设计出专门的优化算法以加速显著'训练样本的选取,实验表明该方法不仅具有明显的效率上的优势且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能,关键词:核;Fisher鉴别分析;最小二乘解;特征抽取中图分类号:TP391文献标识码:AFastkerneI-basedfeatureextractionandrecognitionmethod1

3、Z3XUYongYANGiangYANGJing-yt(1.InstituteofMeteorologyPLAUniv.ofsci.STech.NanjingZ11101China;Z.InstituteofsciencesPLAUniv.ofsci.STech.NanjingZ11101China;3.DepartmentofComputerscienceNanjingUniv.ofsci.STech.NanjingZ10094China)Abstract:Theleastsguaressolutionofnoveldis

4、criminantanalysismethodbasedonierneltrickwaseguivalenttokernel-basedFisherdiscriminantanalysis.Thediscriminantvectorofthenovelmethodwasefficientlysolvedfromlineareguations.Moreovercorrespondingclassifyingstrategywasverysimple.Themoststrikingadvantageofthenovelmetho

5、dwasthatonlyafeworiginaltrainingsamplesweresortedassignificant'nodesforconstructingdiscriminantvector.Asaresultcorrespondingtestingwasmuchefficient.Inadditionanappropriativeoptimizedalgorithmwasdevelopedtoimprovetheefficiencyofselectingsignificant'nodes.Experiments

6、showthattheperformanceofthenovelmethodisegualtokernel-basedFisherdiscriminantanalysiswithsuperiorityinefficiency.KeyWords:kernel;Fisherdiscriminantanalysis;leastsguaressolution;featureextraction基于核函数的鉴别分析方法是近来样本识别中原特征空间的非线性方向,这种方法不需要对原特的一个研究热点,基本思想是将原特征空间通过某征空间进行任何

7、直接的非线性映射从而使计算鉴种形式的非线性映射变换到一个高维空间并借助别矢量和进行鉴别分析的工作变得相对容易[1Z],于核技巧在新的空间中应用鉴别分析方法,由于新基于核的最小平方误差方法是核方法中使用较多的空间中的线性方向对应于原特征空间的非线性方方法之一,该方法将两类分类作为一个离散值回归向所以基于核的鉴别分析得出的鉴别方向也对应问题对待,可以说明两类的类别标示取不同值时这种方法可等效于核Fisher鉴别分析或者Ls-收稿日期:Z004-09-09.基金项目:国家自然科学基金资助项目(6007Z034).sVM(最小平方支

8、持向量机),而且该方法还具有作者简介:徐勇(197Z-)男博士生讲师;研究方向:模式如下性质:当样本数趋于无穷时该方法以最小平识别;E-mail:laterfallZ@sina.com.128解放军理工大学学报(自然科学版)第6卷方误差逼近贝叶斯判别函数[B]1k(I1I1)k(I1Il)