改进的基于Gabor-LDA的人脸识别方法

• 作者: 李伟生 程万里
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 Gabor小波变换 主成分分析 最佳鉴别分析 人脸识别
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3396-3398,3405
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3703字
• 语种: 中文

摘要

鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域取得成功应用,提出了一种改进的Gabor-LDA算法.首先对人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小渡滤波,然后对得到的特征向量使用改进的主成分分析方法(PCA)变换降维,采用自适应加权原理重建类内散布矩阵和类间散布矩阵,从而改进了最佳鉴别分析(LDA)判别函数,有效地解决了训练样本类均值与类中心的偏离问题.对Yale人脸库的数值试验表明,该算法比传统算法有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟生	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	61	404	12.0	16.0
2	程万里	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	2	19	2.0	2.0