Quadratic Discriminant Analysis Method Based on Virtual Training Samples
Weidong Wang · Acta Automatica Sinica · 2009
摘要: 小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性. 本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本, 利用这些虚拟训练样本克服了各类协方差矩阵的奇异性问题, 从而可以直接使用二次判别分析 (Quadratic discriminant analysis, QDA) 方法. 本文方法克服了正则化判别分析 (Regularized discriminant analysis, RDA) 需要进行参数优化的问题. 实验结果表明, QDA 的模式识别率优于参数最优化时 RDA 算法的识别率. 关键词: 小样本问题 / 二次判别分析 / 虚拟训练样本 / 扰动方法 / 分类器 / 人脸识别