非线性和二维鉴别分析方法及其应用的研究

鉴别分析技术是模式特征提取和识别的常用方法。近年来，非线性鉴别和二维鉴别分析技术吸引了国内外很多研究者的兴趣。如何进一步增强这两种鉴别技术的模式分类性能，是一个值得深入研究的课题。本项目在申请人原有工作的基础上，从多个角度提出了非线性和二维鉴别分析的新方法：(1)提出非线性鉴别与频域预处理技术的多种结合方法，设计多个非线性鉴别准则来选择频域信息；(2)提出一种快速实现非线性不相关性的核鉴别方法；(3)提出两种基于特征融合的非线性复数鉴别框架；(4)提出融合共同向量和差异向量的核鉴别方法，并与径向基网络有效结合；(5)提出采用二维主元和鉴别向量新选择机制、并融合多种二维与一维鉴别技术的二维费舍脸增强方法；(6)提出二维鉴别与图像预处理技术结合的多种鉴别方法。本项目在生物特征识别（包括人脸、掌纹、人耳、虹膜四种特征）和字符识别（包括手写体数字和汉字）这两个热点应用领域充分评价、验证所提新方法。