基于局部二元模式和重采样双向2DLDA的人脸识别算法

针对人脸识别中存在的小样本问题及光照变化、 表情变化等导致的识别问题, 提出一种基于局部二元模式和重采样双向2DLDA的人脸识别算法
LBP-RB2DLDA. AR人脸库的实验结果表明, 该算法具有较高的识别率和鲁棒性.     

一种基于2DPCA和DLDA的人脸识别方法

一维方法特征提取时运算量大，图像较大时很不方便．二维的方法特征提取直接，速度快，但提取出的特征是矩阵，特征数量大，影响分类速度．结合2者的优点，提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸．先用二维PCA（2DPCA）处理原始图像，降维后进行DLDA处理．在ORL人脸库中验证了这种算法的可行性，结果表明识别率和分类速度均有提高．     

基于2DLDA与FSVM的人耳识别

针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.     

一种基于LBP和DLDA的人耳特征提取方法

本文提出了一种新的基于局部二值模式（LBP）和直接线性判别（DLDA）的人耳特征提取方法。LBP对局部纹理信息特征的提取性能和与灰度整体变换的无关性,使得其在人耳特征提取方面具有很强的优越性。采用LBP算法与直接线性判别分析算法相结合的人耳特征提取方法在识别率方面与原始图像特征提取方法相比有明显提升。