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針對全局降維方法判別信息不足，局部降維方法對鄰域關(guān)系的判定存在缺陷的問題，提出一種新的基于間距的降維方法——間距判別投影（MDP）。首先，根據(jù)類的中心均值的異類近鄰關(guān)系定義描述類邊緣的邊界向量；在這個基礎(chǔ)上，MDP重新定義類間離散度矩陣，同時，使用全局的方法構(gòu)造類內(nèi)離散度矩陣；然后，MDP借鑒判別分析思想建立衡量類間距的準(zhǔn)則，并通過類間距最大化增強(qiáng)樣本在投影空間中的可分性。對MDP在人臉表情數(shù)據(jù)庫JAFFE和Extended Cohn-Kanade上進(jìn)行表情識別實驗，并且跟傳統(tǒng)的降維方法主成分分析（PCA）、最大間距準(zhǔn)則（MMC）和邊界Fisher分析（MFA）進(jìn)行對比，實驗結(jié)果表明，所提算法能夠有效提取更具區(qū)分性的低維特征，比其他幾種方法分類精度更高。
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