基于多类最大散度差的人脸表示方法

摘要：

将用于两类分类的最大散度差鉴别准则推广为多类最大散度差鉴别准则,并建立了基于该准则的一种新的人脸表示方法.基于多类最大散度差鉴别准则的人脸表示方法有效避免了传统鉴别分析方法在人脸特征提取时通常面临的小样本模式识别问题.在国际标准人脸图像数据库ORL、Yale以及FERET上的实验结果表明,与Fisherfaces、Eigenfaces、正交补空间、零空间等人脸特征提取方法相比,新的人脸表示方法具有一定的优势.

关键词：最大散度差、Fisher鉴别准则、特征向量、特征提取、人脸识别

所属期刊栏目：32

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60472060,60473039

在线出版日期：2006-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：378-385