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针对传统Fisherfaces算法存在丢失部分样本信息的问题,提出一种改进的Fisherfaces算法——完全判别信息的Fisherfaces算法(简称CDI_Fisherfaces).首先说明传统Fisherfaces算法的最优判别矩阵是不相关判别(uncorrelated discriminant,简称UD)矩阵,通过施加正交约束条件,得到正交判别(orthogonal discriminant,简称OD)矩阵.然后在这两个判别矩阵的基础上,添加主成分分析(PCA)阶段中总体散度矩阵St未被考虑的非零特征值对应的特征向量,组成新的判别矩阵.这两个新的判别矩阵不仅包含了样本的全部特征,还分别保持了原先判别矩阵的不相关性和正交性.最后通过在ORL和YALE人脸库上实验,发现完全判别信息Fisherfaces算法识别率高于传统的人脸识别算法,说明本文中算法的优越性. 相似文献
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