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基于扰动方法和广义K-L变换的人脸特征抽取
引用本文:吴小俊,王士同,杨静宇,刘同明.基于扰动方法和广义K-L变换的人脸特征抽取[J].系统仿真学报,2006,18(Z2):906-908.
作者姓名:吴小俊  王士同  杨静宇  刘同明
作者单位:1. 江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214036;江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003
2. 江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214036
3. 南京理工大学信息学院,江苏,南京,210094
4. 江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003
基金项目:国家自然科学基金;图像处理与图像通信实验室基金;江苏省自然科学基金;中国科学院重点实验室基金
摘    要:对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。

关 键 词:模式识别  特征抽取  鉴别分析  广义最佳鉴别矢量集  人脸识别
文章编号:1004-731X(2006)S2-0906-03
修稿时间:2006年5月15日

Feature Extraction Based on Perturbation Method and Generalized K-L Transformation
WU Xiao-jun,WANG Shi-tong,YANG Jing-yu,LIU Tong-ming.Feature Extraction Based on Perturbation Method and Generalized K-L Transformation[J].Journal of System Simulation,2006,18(Z2):906-908.
Authors:WU Xiao-jun  WANG Shi-tong  YANG Jing-yu  LIU Tong-ming
Abstract:A study was made on the solving method of the generalized optimal set of discriminant vectors. An improved analytical algorithm of the generalized optimal set of discriminant vectors was proposed based on the combination of perturbation theory and the K-L transformation. The computational time was saved because all the discriminant vectors were obtained simultaneously with the proposed algorithm, while it did not need iteration. Furthermore, the new algorithm yielded high recognition rate. These statements are supported by the numerical simulation experiments conducted on ORL face database.
Keywords:pattern recognition  feature extraction  disciminant analysis  generalized optimal set of discriminant vectors  face recognition
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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