改进的线性判别回归分类人脸识别算法

对线性回归分类算法进行了改进。考虑了线性回归分类算法中没有考虑的类间信息,通过选择类模式的投影方向判别不同类的模式,不同类的模式互相远离,相同类的模式尽可能靠近来估计投影矩阵;再利用投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各类的特征子空间;最后,计算出测试图像与训练图像间的距离,利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET人脸数据库上进行实验验证。实验结果表明,相比其他回归分类算法,本算法取得了更好的识别效果。