基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究

• 作者: 张艳宁 李映 韩争胜
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 线性判别分析(LDA) 人脸识别 Eigenfaces Fisherfaces 小样本问题
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 页码范围: 131-133,138
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2005.07.035

摘要

线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法.但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和"小样本"问题.人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别.文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces、Fisherfaces、DLDA、VDLDA及VDFLDA.实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳宁	西北工业大学计算机学院	187	2026	21.0	35.0
2	李映	西北工业大学计算机学院	30	500	11.0	22.0
3	韩争胜	西北工业大学计算机学院	6	59	3.0	6.0