对称DLDA及其在人脸识别中的应用

• 作者: 何振学 孔波 张贵仓 杨鹏斐 王济深
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 镜像对称性 直接线性鉴别分析 对称直接线性鉴别分析
• 年，卷（期）: 2013,（21）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 6294-6298
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4039字
• 语种: 中文

摘要

针对直接线性鉴别分析(DLDA)没有有效利用人脸对称性特征,及其在人脸识别中训练样本不足的问题,依据人脸较为明显的镜像对称性,结合该特性在直接线性鉴别分析的基础上提出对称直接线性鉴别分析方法.采用镜像变换得到奇对称样本和偶对称样本,再分别提取各奇偶对称样本特征分量,最后采用最小欧氏距离进行分类.通过在ORL和YALE人脸数据库上的实验证明,该算法不仅有效利用了镜像样本,扩大了训练样本容量；而且取得了比直接线性鉴别分析更好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张贵仓	西北师范大学计算机科学与工程学院	94	658	12.0	21.0
2	何振学	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	16	2.0	4.0
3	杨鹏斐	西北师范大学计算机科学与工程学院	5	12	3.0	3.0
4	孔波	西北师范大学计算机科学与工程学院	3	5	1.0	2.0
5	王济深	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	14	2.0	3.0