一种基于Fisher最优判据的人脸识别新方法

• 作者: 刘文超 陈力 陈艳红
• 来源期刊: 汕头大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 Fisher最优判据 分类器 主元分析 类内离散度 类间离散度
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 64-67,80
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4217.2005.01.011

摘要

通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进,提出一种改进的Fisher最优判据,并应用于人脸识别中.在Olivetti-Oracle Research Lab(ORL)和Yale标准人脸库上的识别结果显示,此方法比主元分析方法(PCA)和直接线性判别分析方法(Direct Linear Discriminant Analysis, DLDA)有更好、更高的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈艳红	汕头大学电子工程系	5	29	3.0	5.0
2	刘文超	汕头大学电子工程系	5	29	3.0	5.0
3	陈力	汕头大学电子工程系	15	34	3.0	5.0