计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (4): 194-197.

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一种基于ICA和LDA组合的人脸识别新方法

  

  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助(编号:60472060),南京理工大学科研发展基金.

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 特征提取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法。该方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性。

关键词: 人脸识别 特征提取 独立成分分析 线性鉴别分析 零空间

Abstract: Feature extraction is one of the hot topics in the field of pattern recognition. Independent Component Analysis (ICA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) are two effective methods of feature extraction. ICA can extract features from high order and LDA

Key words: Face recognition, Feature extraction, Independent component analysis, Linear discriminant analysis, Null space

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