基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究

韩争胜; 李映; 张艳宁

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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces、Fish-erfaces、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。

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来源
《微电子学与计算机》 |2005年第7期|131-133|共4页
作者
韩争胜; 李映; 张艳宁;
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作者单位

西北工业大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
线性判别分析(LDA); 人脸识别; Eigenfaces; Fisherfaces; 小样本问题;

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