一种改进的线性判别分析算法在人脸识别中的应用
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2011年第33卷第7期 89-93页,共5页
【作 者】:
刘忠宝
[1,2]
【摘 要】
线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,有效地同时提取类内离散度矩阵零空间和非零空间中的信息。若干人脸数据库上的比较实验表明了ILDA在人脸识别方面的有效性。
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