GLRAM与LDA相结合的人脸识别

• 作者: 徐冬冬 陈秀宏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 矩阵的广义低秩逼近(GLRAM) 线性判别分析(LDA)
• 年，卷（期）: 2010,（13）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 194-196,220
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3688字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.13.058

摘要

提出了一种GLRAM(矩阵的广义低秩逼近)与LDA(线性判别分析)相结合的人脸识别方法.首先利用GLRAM方法获得人脸图像的有效特征,然后通过LDA对获得的特征进行进一步的降维并获得最佳分类特征.这样使得抽取特征的判断能力得到了显著增强.实验结果表明,该算法在较短的时间内取得了较高的识别率,效果优于单独运用GLRAM方法和LDA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	陈秀宏	江南大学信息工程学院	90	480	12.0	17.0
2	徐冬冬	江南大学信息工程学院	2	8	2.0	2.0