基于FKPCA与双决策子空间的人脸识别

• 作者: 张建明 房芳 杨锋清 段丽
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 快速核主元分析 双决策子空间 特征融合 加权欧式距离
• 年，卷（期）: 2010,（18）
• 页码范围: 182-184
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.18.063

摘要

针对人脸识别中的小样本问题,提出一种快速核主元分析(FKPCA)与双决策子空间的人脸识别方法.利用FKPCA方法将原始样本空间映射到高维空间,在高维空间中实现原始样本的降维,在双决策子空间分别用Fisher准则和类间散布判决准则提取常规信息和非常规信息,通过加权欧式距离进行信息融合并用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率与较快的识别速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建明	江苏大学计算机科学与通信工程学院	72	710	13.0	23.0
2	段丽	江苏大学计算机科学与通信工程学院	5	11	2.0	3.0
3	杨锋清	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	16	2.0	2.0
4	房芳	江苏大学计算机科学与通信工程学院	4	28	3.0	4.0