基于Haar小波变换和关联加权的LDA方法

• 作者: 李俊州 武莹
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 线性判别分析 人脸识别 关联加权 HAAR小波
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 33-36,45
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3100字
• 语种: 中文

摘要

线性判别分析(LDA)是人脸识别系统中用来降维的主要技术之一,但却受到小样本问题的限制,从而使其不能有效发挥其性能.本文通过把权值的概念引入LDA之中,使关联加权LDA方法有效地改善了小样本问题,但是它的分类效果却并不理想.为了解决这个问题,本文提出了基于Haar小波的关联加权LDA方法,该方法在Haar小波子带基础上,应用关联加权LDA方法,既解决了小样本问题,又改善了分类的效果.利用ORL及FERET两大人脸数据库进行了实验,其结果表明与最先进的几种方法相比较,HWRW-LDA方法具有更好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武莹	开封大学软件职业技术学院	15	17	3.0	3.0
2	李俊州	开封大学艺术设计学院	18	14	2.0	3.0