作者:谢永林人脸识别线性特征提取
摘要:线性特征提取在人脸识别中的应用非常广泛,LDA是其主要方法之一,它基于Fisher判别准则,然而,当人脸训练样本数小于人脸样本向量的维数时,变换矩阵将无法直接得到,因此线性判别分析过程失效。采用了一种改进的基于Fisher准则的LDA方法,针对小样本问题提出了一种有效地解决类内散布矩阵奇异的方法,而且用ORL人脸数据进行了实验验证。实验证明该方法在正确识别率方面表现突出。
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《计算机工程与应用》(CN:11-2127/TP)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。
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