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一种基于Fisher最优判据的人脸识别新方法
引用本文:陈力,刘文超,陈艳红.一种基于Fisher最优判据的人脸识别新方法[J].汕头大学学报(自然科学版),2005,20(1):64-67,80.
作者姓名:陈力  刘文超  陈艳红
作者单位:汕头大学电子工程系,广东汕头515063
摘    要:通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进 ,提出一种改进的Fisher最优判据 ,并应用于人脸识别中 .在Olivetti_OracleResearchLab(ORL)和Yale标准人脸库上的识别结果显示 ,此方法比主元分析方法 (PCA)和直接线性判别分析方法 (DirectLinearDiscriminantAnalysis,DLDA)有更好、更高的识别效果 .

关 键 词:人脸识别  特征提取  Fisher最优判据  分类器  主元分析  类内离散度  类间离散度
文章编号:1001-4217(2005)01-0064-04

A New Face Recognition Method Based on the Optimal Fisher Discriminant
CHEN Li,LIU Wen-chao,CHEN Yan-hong.A New Face Recognition Method Based on the Optimal Fisher Discriminant[J].Journal of Shantou University(Natural Science Edition),2005,20(1):64-67,80.
Authors:CHEN Li  LIU Wen-chao  CHEN Yan-hong
Abstract:Fisher optimal discriminant is an efficient method in feature extraction and plays an important role in pattern recognition. A new face recognition method based on the improved optimal fisher discriminant for singular within_class scatter matrix is proposed in this paper. Comparing with PCA and DLDA methods in ORL and Yale face databases, the new method enhances the rate of recognition.
Keywords:face recognition  feature extraction  fisher optimal discriminant  classifier  PCA  within-class scatter  between-class scatter
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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