一种求解高维数据最佳鉴别向量的新算法

• 作者: 姜云韬 郭跃飞
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 线性鉴别分析算法 人脸识别 高维图像数据
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 272-274,282
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.03.086

摘要

针对线性鉴别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法在高维人脸图像识别领域的应用,提出一种计算最佳鉴别向量的新算法,无需对高维图像数据进行降维预处理,直接计算最佳鉴别向量.算法得到的鉴别向量相互正交,与已有的算法得到的鉴别向量相比,具有更好鉴别性能.在ORL和VALID人脸数据库上的实验结果证明了本算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭跃飞	复旦大学计算机科学与工程系	21	239	8.0	15.0
2	姜云韬	复旦大学计算机科学与工程系	1	2	1.0	1.0