基于改进零空间法的人脸识别研究

被引：7

作者：

李进

罗义平

刘海华

高智勇

机构：

[1] 中南民族大学电子信息工程学院

来源：

计算机工程 | 2009年 / 35卷 / 09期

关键词：

线性判别分析; 人脸识别; 小样本问题; 零空间; 奇异值分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对传统线性判别分析中存在的问题,提出一种基于改进零空间法的人脸识别方法,利用奇异向量的稳定性对零空间上的类间散度矩阵投影进行奇异值分解,并对奇异值进行尺度化处理。在ORL和Yale人脸库中对该方法进行性能测试,实验结果表明,该方法是有效的,且具有较高的识别率。

引用

页码：198 / 200

页数：3

共 4 条

[1]

Regularization studies of linear discriminant analysis in small sample size sce-narios with application to face recognition. Lu Ju-wei,Plataniotis K N,Venetsanopoulos A N. Pattern Recognition Letter(PRL) . 2005

[2]

Eigenfaces vs Fisherfaces: Recognition using class specific linear projection. Belhumeur PN,Hespanha JP,Kriegman DJ. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1997

[3]

A new LDA-based face recognition system which can solve the small sample size problem. Li-Fen Chen,Hong-Yuan Mark Liao,Ming-Tat Ko,etc. Pattern Recognition . 2000

[4]

A direct LDA algorithm for high-dimensional data—with application to face recognition. Yu Hua,Yang Jie. Pattern Recognition . 2001

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