修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别

摘要：

针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法.该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩阵的构造加以修正,采用新的修正的最大散度差鉴别准则函数.该方法从理论上为有效地解决传统的Fisher线性鉴别分析在人脸识别中存在的这两大难题提供了有效的途径.最后,在ORL,AR标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.

关键词：人脸识别、Fisher线性鉴别分析、最大散度差鉴别分析

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学基金05KJB520152;江苏省博士后科学基金

在线出版日期：2008-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：190-193