具有动态调节功能的Fisherface方法

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (5): 188-190.

具有动态调节功能的Fisherface方法

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

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

摘要/Abstract

摘要： 高维、小样本数据的识别问题，始终是模式识别领域的热点和难点问题。由于训练样本数量很少，当以样本的协方差矩阵作为模式协方差矩阵的估计时，会产生较大的偏差。这是造成模式分类错误的主要原因。本文在详细论述Fisherface方法的基础上，提出了具有动态调节功能的Fisherface（DA-Fisherface）方法。该方法利用测试样本完成了对样本协方差矩阵的动态调节，减小了因样本数目很少所造成的偏差，从而实现了对Fisher鉴别矢量集的优化。最后，在ORL人脸库上的实验结果表明，该方法的模式分类正确率比Fish

关键词: Fisherface DA-Fisherface 优化方法特征提取人脸识别

Abstract: In pattern recognition, the classification of high-dimensional and limited-sample data is not only a hotspot but also a difficulty all the time. Because the number of training samples is very small, big bias will occur when pattern covariance matrixes are

Key words: Fisherface, DA Fisherface, Optimal method,Feature extraction, Face recognition

. 具有动态调节功能的Fisherface方法[J]. 计算机科学, 2006, 33(5): 188-190. https://doi.org/

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