| 稳健稀疏线性判别分析方法在人脸识别中的应用 |
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| 引用本文： | 鞠厦轶,吕开云,龚循强.稳健稀疏线性判别分析方法在人脸识别中的应用[J].江西科学,2021,39(5):938-942. |
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| 作者姓名： | 鞠厦轶 吕开云 龚循强 |
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| 作者单位： | 东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌 |
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| 摘 要： | 线性判别分析(LDA)是一种在机器学习领域众所周知的监督分类方法,在特征提取方面效果显著.传统的LDA解决了散度矩阵中存在奇异矩阵的问题,但却没有考虑人脸图像中可能存在的椒盐噪声,且无法确定低维空间维数.为此,采用稳健稀疏线性判别分析(Robust Sparse Linear Discriminant Analysis,RSLDA)进行人脸识别,选取公开的人脸库(ORL、CMU PIE、YaleB)对LDA、PCA+LDA、ULDA、OLDA、L21FLDA和RSLDA这6种方法进行系统地比较.实验结果表明,在原始人脸图像中,RSLDA的识别率均在94.82％以上,均高于其他5种方法.当人脸图像存在椒盐噪声时,RSLDA的识别率远高于其他方法.
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| 关 键 词： | 线性判别分析方法 稳健稀疏线性判别分析方法 椒盐噪声 人脸识别 识别率 |
Application of Robust Sparse Linear Discriminant Analysis in Face Recognition |
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| JU Xiayi,LYU Kaiyun,GONG Xunqiang.Application of Robust Sparse Linear Discriminant Analysis in Face Recognition[J].Jiangxi Science,2021,39(5):938-942. |
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| Authors: | JU Xiayi LYU Kaiyun GONG Xunqiang |
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