基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法

• 作者: 梁淑芬 甘俊英
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 二维线性鉴别分析 改进Fisher算法
• 年，卷（期）: 2009,（19）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 165-167
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2142字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.19.051

摘要

二维方法用于图像矩阵特征提取,虽然速度快,但影响了分类速度.针对二维线性鉴别分析(Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)的特点,研究了一种基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法,该算法首先对人脸图像进行压缩降维处理,得到相应的特征矩阵,然后利用改进Fisher算法时特征矩阵进行类间离散度矩阵和类内离散度矩阵的计算,该算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题,有效提高了分类速度.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)与Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性.