一种融合PCA和KFDA的人脸识别方法

摘要：

提出一种融合PCA和KFDA的人脸识别方法,即在进行非线性映射之前,首先利用经典的主分量分析(C-PCA)进行降维,然后执行KFDA.为进一步降低整个算法的计算时间,又提出一种I-PCA+KFDA方法,它直接基于图像矩阵的主分量分析(I-PCA).ORL标准人脸库的试验结果表明,与现有的核Fisher鉴别分析方法相比,两种方法可将特征抽取的速度分别提高3倍和7倍,其识别精度没有丝毫的降低.

关键词：主分量分析、图像矩阵、核Fisher鉴别分析、特征抽取、人脸识别

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60072034;高等学校博士学科点专项科研项目20020288013

在线出版日期：2004-12-02（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：1147-1150,1154