张量局部Fisher判别分析的人脸识别

摘要：

子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)了空间降维技术.首先,通过对局部Fisher判别技术进行分析,调整了其类间散度目标泛函,使算法的识别性能更高且时间复杂度更低；其次,引入张量型降维技术对输入数据进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的数据压缩率；最后,采用迭代更新的方法计算最优的变换矩阵.通过ORL和PIE两个人脸库验证了所提算法的有效性.

关键词：人脸识别、Fisher判别分析、维数约简、局部结构保持、判别信息

所属期刊栏目：38

分类号：TP(自动化技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61070043;浙江工业大学自然科学基金2011XY020

在线出版日期：2012-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1485-1495