SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法
提出一种新的SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法.首先选用练训样本的均值图像作为标准图像,把训练样本投影到标准图像经奇异值分解产生的基空间中,其次提取投影系数矩阵左上角信息作为初步特征,最后再采用LDA分析方法降维提取最终的特征.该方法解决了奇异值分解用于人脸识别基空间不一致的固有缺陷,同时又增加的特征的类别信息,也避免了LDA的小样本问题.在ORL与CAS-PEAL人脸库的实验结果表明了该方法的有效性,同时对光照有一定的鲁棒性.
人脸识别、奇异值分解、线性鉴别分析、识别特征、投影空间
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目50775167;湖北省科技攻关基金项目2007A101C52
2010-01-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
5133-5135,5139