一种融合WPCA与WLDA的人脸识别方法

• 作者: 王旻毅 范冠杰 陈万培 陈才扣
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 线性鉴别分析 权函数 WPCA+ WLDA
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 工程实践及应用技术
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2789字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种融合加权PCA与加权LDA的人脸识别方法.该方法将主成分分析(PCA)的优点和线性鉴别分析(LDA)的优点充分地融合在一起,以欧式距离为参数的权函数w1使得PCA降维时加入类别差异从而得到最优投影矩阵,解决了PCA过程中使用最小距离方法时识别精度相对低的缺点；以马氏距离为参数的权函数w2使得LDA分类时,进一步扩大类间离散度,减小类内离散度.另外该方法在识别精度上比WPCA+ LDA、PCA+WLDA、PCA+LDA算法都有很大的提高,通过在ORL、AR、FERET人脸库上的实验验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈才扣	扬州大学信息工程学院	65	397	11.0	17.0
2	陈万培	扬州大学信息工程学院	61	151	6.0	9.0
3	范冠杰	扬州大学信息工程学院	6	20	3.0	4.0
4	王旻毅	扬州大学信息工程学院	2	8	2.0	2.0