一种改进的LDA和PCA特征空间融合的人脸识别方法

摘要：

为了改善传统的人脸识别Fisherface方法的识别率和稳定性,采用LDA+PCA组合的两步人脸识别过程来消除小样本问题;通过融合LDA和PCA特征空间,使类内离散度最小而类间离散度最大,来解决统计相关问题.通过约束空间维数和采样维数来提高识别率和稳定性.最后,在ORL人脸库上进行实验,结果表明该方法是有效的,识别率较高,而且识别结果比较稳定,满足实际应用的要求.

关键词：人脸识别、LDA特征、PCA特征、特征空间融合

所属期刊栏目：16

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁科技大学大学生创新创业训练计划项目201910146321

在线出版日期：2021-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：184-185,193