广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果

吴小俊; 杨静宇; 王士同; Josef Kittler

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广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果
- A Theoretical Result on the Generalized Optimal Set of Statistically Uncorrelated Discriminant Vectors
- 电子学报 2004年32卷第10期页码：1720-1722
- 作者机构：
  
  1. 江苏科技大学计算机系,江苏,镇江,212003
  2. 中国科学院沈阳自动化所机器人学重点实验室,辽宁,沈阳,110015
  3. CVSSP,University of Surrey,Surrey,UK,GU2 7XH
  4. 南京理工大学信息学院,江苏,南京,210094
  5. 江苏科技大学计算机系江苏镇江,212003
  6. 中国科学院沈阳自动化所机器人学重点实验室辽宁沈阳,110015
  7. CVSSPUniversity of SurreySurrey UK,GU2 7XH
  8. 南京理工大学信息学院江苏南京,210094
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP391.4O235
- 纸质出版：2004
- 稿件说明：
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吴小俊, 杨静宇, 王士同, 等. 广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果[J]. 电子学报, 2004,32(10):1720-1722.

WU Xiao-jun, YANG Jing-yu, WANG Shi-tong, et al. A Theoretical Result on the Generalized Optimal Set of Statistically Uncorrelated Discriminant Vectors[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(10): 1720-1722.
吴小俊, 杨静宇, 王士同, 等. 广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果[J]. 电子学报, 2004,32(10):1720-1722. DOI：

WU Xiao-jun, YANG Jing-yu, WANG Shi-tong, et al. A Theoretical Result on the Generalized Optimal Set of Statistically Uncorrelated Discriminant Vectors[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(10): 1720-1722. DOI：

摘要

本文对统计不相关最优鉴别矢量集的理论问题进行研究

提出了广义统计不相关最优鉴别准则

并给出了广义统计不相关最佳鉴别矢量集的一个理论结果

研究表明

广义统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式与基于Fisher最优鉴别准则的统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式完全一样

但是以前这一点没有被认识到.本文的研究丰富了统计不相关最优鉴别分析的特征抽取理论.

Abstract

This paper presents a research on the theoretical issue of optimal set of statistically uncorrelated discriminant vectors.First

the criterion of the generalized optimal set of statistically uncorrelated discriminant vectors is proposed

then a theoretical result on the generalized optimal statistically uncorrelated discriminant vectors is obtained.The research result indicates that the formula of the generalized optimal set of statistically uncorrelated discriminant vectors is the same as that of the conventional optimal set of statistically uncorrelated discriminant vectors

however

which was not realized.The research enriches the theory of feature extraction based on the statistically uncorrelated discriminant analysis.

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