PCA-LDA算法在性别鉴别中的应用

• 作者: 何国辉 甘俊英
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 性别鉴别 PCA-LDA算法 融合算法
• 年，卷（期）: 2006,（19）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 208-210,213
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.19.076

摘要

结合主元分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特点,提出用于性别鉴别的PCA-LDA算法.该算法通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间.将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA-LDA算法的融合特征空间.训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影,从而得到识别特征.利用最近邻准则即可完成性别鉴别.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库的实验结果表明,PCA-LDA算法比PCA算法识别性能好,在性别鉴别中是一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何国辉	五邑大学信息学院	31	357	11.0	18.0
2	甘俊英	五邑大学信息学院	82	871	14.0	26.0