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对称DLDA及其在人脸识别中的应用
作者姓名:何振学
作者单位:西北师范大学
基金项目:甘肃省自然科学基金资助项目(0803RJZA109);甘肃省科技攻关项目(2GS035-A052-011)
摘    要:针对直接线性鉴别分析(DLDA)没有有效利用人脸对称性特征,及其在人脸识别中训练样本不足的问题,依据人脸较为明显的镜像对称性,结合该特性在直接线性鉴别分析的基础上提出对称直接线性鉴别分析方法。采用镜像变换得到奇对称样本和偶对称样本,再分别提取各奇偶对称样本特征分量,最后采用最小欧氏距离进行分类。通过在ORL和YALE人脸数据库上的实验证明,该算法不仅有效利用了镜像样本,扩大了训练样本容量;而且取得了比直接线性鉴别分析更好的识别性能。

关 键 词:人脸识别  特征提取  镜像对称性  直接线性鉴别分析  对称直接线性鉴别分析
收稿时间:2013-03-27
修稿时间:2013-04-25
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