基于PCA和LDA结合的人脸识别方法的比较研究

摘要：

针对用于人脸识别的主分量分析(PCA)计算量大、识别效果不佳和分类时间长,线性判别分析(LDA)存在小样本问题,比较研究几种基于PCA和LDA的人脸识别方法,这些方法包括PCA+ LDA、2DPCA+ DLDA和2DPCA+2DLDA.在理论和实验上比较研究这些方法,且在ORL和Yale人脸库的实验数据表明,结合后的方法比结合前的方法分类效果好,分类时间短,且在这几种方法中,2DPCA+2DLDA的效果最佳.

关键词：主分量分析、线性判别分析、分类效果、分类时间

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金项目A053232;桂林电子科技大学人才专项基金项目UF11012Y;广西区研究生创新基金项目2011105950810M16

在线出版日期：2013-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3574-3578