自适应通用学习框架改进FLDA的人脸识别

• 作者: 孙伟强
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 单训练样本 通用学习框架 Fisher线性判别分析 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 207-210
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3643字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的Fisher线性判别分析(FLDA)算法在处理单训练样本人脸识别时由于类内散布矩阵为零而不能进行特征提取的问题,提出了一种基于自适应通用学习框架改进FLDA的人脸识别算法.首先选取一个合适的通用训练样本集,计算其类内散布矩阵和样本平均向量;然后,利用双线性表示算法预测单训练样本的类内、类间散布矩阵,巧妙地解决了单训练样本类内散布矩阵为零的问题;最后,利用Fisher线性判别分析进行特征提取,同时借助于最近邻分类器完成人脸的识别.在Yale及FERET两大通用人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的单样本人脸识别算法,所提算法取得了更好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伟强		12	11	2.0	3.0