最大散度差鉴别分析及人脸识别

• 作者: 刘永俊 陈才扣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Fisher线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 人脸识别
• 年，卷（期）: 2006,（34）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 208-210,227
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.34.065

摘要

传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题.提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法.与IDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根本上避免了类内散布矩阵奇异带来的困难.在ORL人脸数据库和AR人脸数据库上的实验结果验证算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈才扣	扬州大学计算机科学与工程系	36	311	10.0	15.0
5	刘永俊	扬州大学计算机科学与工程系	15	145	7.0	11.0