| 鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用 |
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| 引用本文： | 杨琼,丁晓青.鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用[J].清华大学学报(自然科学版),2004,44(4):530-533. |
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| 作者姓名： | 杨琼 丁晓青 |
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| 作者单位： | 清华大学,电子工程系,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家"八六三"高技术项目(2001AA114081);国家自然科学基金资组项目(69972024) |
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| 摘 要： | 由于传统的鉴别主分量分析(DKL)算法中,主分量分析(PCA)基于全局特征,难以提取人脸的局部特性,该文提出鉴别局部特征分析算法.该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端.一方面,LFA在保留大部分全局信息的同时提取局部特征.另一方面,它为信号提供一种有效的低维表示,增强LDA在小样本问题中的数值稳定和推广性能.文中结合开集模式的人脸认证领域,在PoliceFace、OCRLab人脸库和它们的组合库上对新算法和DKL算法进行实验比较.实验表明,通过结合LFA和LDA,新算法明显降低认证错误率在PoliceFace库上,等错误点错误率降低43.10%;在OCRLab库上错误率降低25.87%;在组合库上错误率降低33.16%.
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| 关 键 词： | 模式识别 人脸认证 局部特征 主分量 线性鉴别 |
| 文章编号： | 1000-0054(2004)04-0530-04 |
| 修稿时间： | 2003年3月14日 |
Discriminant local feature analysis with applications to face recognition |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pattern recognition face verification local feature principal component linear discriminant |
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