用于模式识别的主成分分析-线性判别分析特征提取器
计算机视觉与模式识别
2012-04-06 v1
摘要
随着第四代通信设备的出现和安全系统的进步，嵌入式生物识别系统的鲁棒性变得至关重要。本文展示了对此类技术的实现，这些技术需要可靠且无误的生物特征身份验证系统。由于高维图像空间中的特征分解以及小样本下散射矩阵的退化，高维模式不被允许。通过最小化权重向量来控制泛化、降维和最大化间隔。结果表明，本文提出的多模态生物识别系统具有良好的模式识别效果。本文旨在研究一种使用主成分分析和线性判别分析与K-最近邻的生物特征身份系统，并使用SignalWAVE实时实现该系统。
引用
@article{arxiv.1204.1177,
title = {Principal Component Analysis-Linear Discriminant Analysis Feature Extractor for Pattern Recognition},
author = {Aamir Khan and Hasan Farooq},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.1177},
year = {2012}
}