2D-FDA和Proximal SVM在人脸识别上的联合应用

• 作者: 王晓辉
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 二维Fisher鉴别分析 最临近支持向量机 特征抽取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2009,（13）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 3513-3515
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2009.13.075

摘要

对人脸图像进行二维Fisher鉴别分析(2D-FDA)的特称抽取与最临近支持向量机(Proximal SVM)的分类进行组合.首先把人脸图像按测试样本和训练样本进行划分.对训练样本进行2D-FDA特征抽取,得到抽取不同特征数目的具有最大鉴别信息的特征向量.然后再把此特征向量与测试样本相结合.用最简单的支持向量机进行分类,得到比用最小欧氏距离方法更高的识别效率,从而说明这两种方法的组合在人脸识别应用中发挥了各自的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓辉	韩山师范学院数学与信息技术系	11	22	3.0	4.0