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| 模糊线性判别分析中距离对面部识别的影响 | |
| 引用本文： | 高建强,范丽亚.模糊线性判别分析中距离对面部识别的影响[J].井冈山学院学报,2012(3). |
| 作者姓名： | 高建强 范丽亚 |
| 作者单位： | 聊城大学数学科学学院,山东,聊城 252059 |
| 摘 要： | 针对面部识别问题提出了基于 QR 分解的模糊线性判别分析方法,并通过 ORL、Yale 和 FERET 人脸数据实验研究了该方法在不同距离下对面部识别率的影响;同时还研究了 KNN 分类器中 K 值的选择对面部识别率的影响.实验结果表明,距离的选取对面部识别率的结果有明显的影响.对不同的人脸数据集来说, KNN 分类器中的 K 的选取也会对识别率有影响.对于 ORL 面部图像数据来说,在 Minkowski 距离下(m=3), K=1时分类效果最好;对于 YALE 人脸数据,在 Chebyshey 距离下, K=5时分类效果最好;对于 FERET 人脸数据,在绝对距离下, K=1时分类效果最好. |
| 关 键 词： | 模糊线性判别分析 QR 分解 距离 识别率 小样本 |
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