%0 Journal Article
%T 模糊非相关判别转换及其应用
%A 武小红
%A 武斌
%A 周建江
%J 中国图象图形学报
%D 2009
%R 10.11834/jig.20090919
%X 线性判别分析是一种特征提取和维数缩减的方法，广泛应用于人脸识别，语音识别和手写字母识别等领域。但是许多线性判别分析都是“硬”线性判别分析，每个数据点都严格地属于这一类或那一类。在非相关判别转换(UDT)基础上，提出了模糊非相关判别转换(FUDT)。FUDT是利用模糊集理论的有监督学习方法，其判别向量满足广义瑞利商方程，同时也满足样本到模糊非相关优化判别向量上的投影是非相关的。通过FUDT和UDT对公共数据库MSTAR的实验结果可看出，FUDT在处理SAR图像的特征提取方面优于UDT。
%K 线性判别分析
%K 非相关判别转换
%K 模糊非相关判别转换
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20090919&flag=1