基于集成学习的规范化LDA人脸识别

• 作者: 张燕平 曹振田 窦蓉蓉 赵姝
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 规范化线性鉴别分析 集成学习
• 年，卷（期）: 2010,（14）
• 页码范围: 144-146
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.14.052

摘要

针对人脸识别问题中经常面临的"小样本"问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost 算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重.增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%.通过ORL数据库的大量实验表明,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	张燕平	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	148	1556	21.0	32.0
2	赵姝	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	82	555	13.0	19.0
3	窦蓉蓉	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	2	27	2.0	2.0
4	曹振田	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	3	49	3.0	3.0