基于PCA和LDA结合的人脸识别方法的比较研究

作     者：粟秀尹 曾庆宁 王晓燕 SU Xiu-yin;ZENG Qing-ning;WANG Xiao-yan

作者机构：桂林电子科技大学信息与通信学院电子信息工程系广西桂林541004 

基　　金：广西自然科学基金项目(A053232) 桂林电子科技大学人才专项基金项目(UF11012Y) 广西区研究生创新基金项目(2011105950810M16) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2012年第33卷第9期

页      码：3574-3578页

摘      要：针对用于人脸识别的主分量分析(PCA)计算量大、识别效果不佳和分类时间长,线性判别分析(LDA)存在小样本问题,比较研究几种基于PCA和LDA的人脸识别方法,这些方法包括PCA+LDA、2DPCA+DLDA和2DPCA+2DLDA。在理论和实验上比较研究这些方法,且在ORL和Yale人脸库的实验数据表明,结合后的方法比结合前的方法分类效果好,分类时间短,且在这几种方法中,2DPCA+2DLDA的效果最佳。

主 题 词：主分量分析 线性判别分析 分类效果 分类时间 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2012.09.062

馆 藏 号：203550098...