Linjär dimensionsreduktion (LDR) tekniker är ganska viktigt i mönsterigenkänning på grund av deras linjära tids komplexitet och enkelhet. I detta dokument presenterar vi en ny LDR-teknik som, även om den är linjär, syftar till att maximera Chernoff-avståndet i det omvandlade rummet, vilket ökar klassskiljbarheten i ett sådant utrymme. Vi presenterar motsvarande kriterium, som maximeras via en gradient-baserad algoritm, och ger konvergens och initiering bevis. Vi har gjort en omfattande prestandaanalys av vår metod kombinerat med två välkända klassiatorer, linjära och kvadratiska, på syntetiska och verkliga data, och jämfört det med andra LDR-tekniker. Resultaten från syntetiska och standardiserade realtidsdata visar att det föreslagna kriteriet överträffar kriteriet när det kombineras med både linjära och kvadratiska klassificeringar.
En relaterad teknik som maximerar Chernoff-avståndet i det omvandlade utrymmet, vilket ökar klassskiljbarheten i utrymmet introduceras i REF.
Linear Dimensionality Reduction by Maximizing the Chernoff Distance in the Transformed Space
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}