10.3969/j.issn.1672-9722.2009.01.037
改进的线性判别分析及人脸识别
为有效解决传统LDA(线性鉴别分析)的小样本规模问题,提出一种改进的LDA算法.首先对样本进行无损降维;然后在Fisher准则基础上,用散度矩阵差代替散度矩阵的比值,避免对类内矩阵求逆的同时也降低了计算复杂度,实现有效的特征抽取;最后实现对人脸的识别.实验结果表明,该算法是有效的,优于传统LDA方法.
线性鉴别分析、Fisher准则、特征抽取、人脸识别
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2009-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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