基于线性投影分析和FCM动态聚类的人脸识别

• 作者: 张强 王志平 胡明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 主成分分析 线性判别分析 模糊C均值动态聚类算法 人脸识别
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1947-1948,1957
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.05.099

摘要

依据主成分分析方法(PCA)对图像具有很好的表达能力,即能很好地重构原图像,而线性鉴别分析(LDA)可使图像样本具有较高可分性的特点,提出对图像先进行PCA处理,再进行LDA处理,从而降低人脸特征维数并对人脸图像进行了特征提取;并提出用FCM动态聚类算法作为识别分类器,对人脸进行识别.实验和分析结果表明,在人脸识别中,这种融合PCA和LDA的分类方法能够更好地对特征进行提取,且FCM动态聚类分类器比K近邻判别分类器更具有灵活的分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	大连大学先进设计中心	47	298	10.0	15.0
2	王志平	大连大学辽宁省信息与科学重点实验室	2	4	2.0	2.0
3	胡明	大连大学先进设计中心	1	2	1.0	1.0