半随机子空间的LDA人脸识别方法

• 作者: 朱玉莲
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 线性判别分析(LDA) 人脸识别 半随机子空间 小样本问题
• 年，卷（期）: 2010,（20）
• 页码范围: 197-201
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.20.054

摘要

小样本问题和对局部变化(如遮挡、表情、光照等)识别的不鲁棒性是线性判别分析(LDA)在处理人脸图像时所常面临的问题.针对LDA的这些不足,提出了一种基于LDA的半随机子空间方法(SemiRS-LDA).与传统的基于整个人脸样本特征集采样的随机子空间方法不同的是,SemiRS-LDA将随机采样建立在人脸图像的子图像上.该方法首先将人脸图像集划分成若干个子图像集,然后将随机子空间方法应用于每个子图像集上并构建多个LDA分类器,最后使用投票方法将各分类器进行组合.在两个标准人脸数据库(AR、ORL)上进行了实验,结果表明了所提方法不仅能获得较高的识别性能,而且对图像的光线、遮挡等也具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱玉莲	南京航空航天大学信息科学与技术学院	13	76	4.0	8.0