一种改进的线性判别分析算法在人脸识别中的应用

被引：6

作者：

刘忠宝 ^{[1
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]}

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

[2] 山西大学商务学院信息学院

来源：

计算机工程与科学 | 2011年 / 33卷 / 07期

关键词：

线性判别分析; 类内离散度矩阵; 类间离散度矩阵; 人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,有效地同时提取类内离散度矩阵零空间和非零空间中的信息。若干人脸数据库上的比较实验表明了ILDA在人脸识别方面的有效性。

引用

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