| 基于代数特征与粗糙集相结合的特征提取方法 |
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| 作者姓名： | 邵 俊 吴小俊 王士同 杨静宇 |
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| 作者单位： | [1]江苏科技大学电子与信息学院,镇江212003 [2]江南大学信息工程学院,无锡214122 [3]南京理工大学信息学院,南京210094 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60472060,60572034）;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室基金资助项目（RL200108）;江苏省自然科学基金资助项目（BK2004058,BK2006081）;图像处理与图像通信实验室开放基金资助项目（KJS03038）;教育部科学技术研究项目（105087） |
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| 摘 要： | 对特征抽取方法进行了研究，提出一种新的特征抽取方法，克服了Roman W等提出的特征抽取方法中缺乏鉴别信息的缺点。通过对高维的人脸数据用PCA和LDA降维，利用粗糙集理论中的属性约简算法进行进一步的维数压缩。实验结果表明，该方法具有良好的性能。
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| 关 键 词： | 属性约简 属性重要度 近似约简误差 |
| 文章编号： | 1000-3428（2008）03-0225-03 |
| 收稿时间： | 2007-03-30 |
| 修稿时间： | 2007-03-30 |
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