基于单视图多模式的人脸识别方法

• 作者: 刘洪阳 张秋和 王文伟
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 局部线性鉴别分析 降低维数 特征提取 子空间描述
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 330-335
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 3628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2006.03.019

摘要

人脸具有丰富的表情变化,而且受光照强度、成像角度和成像时间等诸多因素的影响,这些因素都给人脸自动识别造成很大的困难.针对这些问题,笔者提出了一种局部线性鉴别分析(LLDA:Locally LinearDiscriminant Analysis)的非线性鉴别分析方法,其根本思想是:全局非线性数据结构可由局部线性和局部结构的线性组合表示.样本的特征矢量通过线性转换构成局部特征子空间,使类间散度最大而类内散度最小.该方法适用于多类非线性鉴别.实验表明,在低维子空间、姿态变化和单视图表示的人脸识别中是很有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘洪阳	吉林大学公共卫生学院	20	158	6.0	12.0
2	王文伟	武汉大学电子信息学院	23	170	9.0	12.0
3	张秋和	武汉大学电子信息学院	1	2	1.0	1.0