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首页> 外文会议>International Conference on Signal Processing(ICSP'06); 20061116-20; Guilin(CN) >Face recognition using assembled matrix distance metric based 2DLDA algorithm
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Face recognition using assembled matrix distance metric based 2DLDA algorithm

机译：使用基于组合矩阵距离度量的2DLDA算法进行人脸识别

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Linear Discriminant Analysis (LDA) is a well-known method for face recognition in feature extraction and dimension reduction. As a new scheme, two-dimensional linear discriminant analysis (2DLDA) has been used for face recognition recently. In this paper, an assembled matrix distance metric based 2DLDA is proposed for face representation and recognition. In this new method, an assembled matrix distance (AMD) metric is used to measure the distance between two 2DLDA feature matrices. To test this new method, ORL face database is used and the results show that the assembled matrix distance metric based 2DLDA method outperforms the 2DLDA method and achieves higher classification accuracy than the 2DLDA algorithm.
机译：线性判别分析（LDA）是在特征提取和降维中用于人脸识别的众所周知的方法。作为一种新方案，最近将二维线性判别分析（2DLDA）用于面部识别。本文提出了一种基于组装矩阵距离度量的2DLDA用于人脸表示和识别。在这种新方法中，组合矩阵距离（AMD）度量标准用于测量两个2DLDA特征矩阵之间的距离。为了测试该新方法，使用了ORL人脸数据库，结果表明，基于组装矩阵距离度量的2DLDA方法优于2DLDA方法，并且比2DLDA算法具有更高的分类精度。

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