融合PCA与LDA变换的仿生人脸识别研究

摘要：

就基于PCA与LDA变换的传统人脸识别方法识别率低但特征提取过程中维数低和基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高但在特征提取过程中维数过高的的问题,将两者的优点相结合,提出了一种基于PCA与LDA变换的仿生人脸识别新方法.通过PCA与LDA变换对训练人脸样本进行特征提取,然后构建各类样本的覆盖区域.再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸.实验收到了预期的效果,证明了方法的可行性.

关键词：主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、K-L变换、仿生模式识别、高维空间几何形体、同源连续性

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant 06jj50109;湖南省科技计划项目Hunan Province Science and Technology Plan Projects of China under Grant 06fj3161

在线出版日期：2010-09-06（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：160-163