基于核Fisher判决分析的脸谱识别新方法

• 作者: 孔锐 张国宣 施泽生 郭立
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 核Fisher判决分析 支持向量机 线性Fisher判决分析 主分量分析 独立分量分析
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2003.05.013

摘要

本文提出一种新的基于核Fisher判决分析(简称KFDA)的脸谱识别方法.即首先应用KFDA提取脸谱特征,然后,进行脸谱识别.利用标准的AT&T脸谱数据库对KFDA特征提取方法和PCA、FDA以及ICA特征提取方法进行比较,最后使用线性支持向量机(简称SVM)进行分类和识别,实验结果显示基于KFDA特征提取脸谱识别方法的识别率明显优于其它三种脸谱识别方法的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立	中国科学技术大学电子科学与技术系	203	1655	20.0	30.0
2	张国宣	中国科学技术大学电子科学与技术系	11	303	8.0	11.0
3	孔锐	中国科学技术大学电子科学与技术系	10	277	8.0	10.0
4	施泽生	中国科学技术大学电子科学与技术系	17	417	9.0	17.0