基于优化的LMNLDA的人脸识别研究

• 作者: 苗春玉 闫德勤
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 线性判别分析 散度矩阵 最大边际近邻元分析 边缘类 人脸识别
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 68-70,73
• 分类号: TP18
• 字数: 2304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2011.12.022

摘要

提出了一种优化的LMNLDA的人脸识别方法.为了减弱边缘类对投影方向的主导作用,重新定义类间散度矩阵,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响,从而达到最优化.同时,在计算特征值时通过因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题.在人脸数据库YALE、ORL和PIE上进行试验,证明实验结果的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫德勤	辽宁师范大学数学学院	124	1071	15.0	28.0
2	苗春玉	辽宁师范大学数学学院	1	2	1.0	1.0