基于偏最小二乘法的人脸识别

• 作者: 周大可 杨新 楼安平
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 偏最小二乘 线性判决分析
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 47-48,53
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2260字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2005.01.015

摘要

在人脸识别中,最小二乘回归方法及其改进的偏最小二乘法作为一种新的降维方法,在处理小样本、高维数等方面的具有明显优势.线性判决分析(也称Fisher判决)是一种应用广泛的分类算法.本文提出了一种基于偏最小二乘与线性判决分析相结合的人脸识别方法,利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用线性判决分析对特征向量进行分类识别.ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨新	上海交通大学模式识别与图像处理研究所	97	1416	19.0	35.0
2	楼安平	上海交通大学模式识别与图像处理研究所	2	17	2.0	2.0
3	周大可	上海交通大学模式识别与图像处理研究所	3	90	3.0	3.0