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在每个人只有单个样本(Single Sample per Person,SSPP)的情况下,很多人脸识别方法将不能很好地工作,因为它们需要每人有一个以上的样本来估计类内散布矩阵。为了解决这个问题,提出了一种自适应判别分析(Adaptive Discriminant Analysis,ADA)方法,借助于一个每人多样本的通用训练集,推断出每个对象的类内散布矩阵,然后再运用传统的经典方法进行特征提取。最后,在FERET及Yale两大通用人脸数据库上运用KNN及Lasso回归两种分类器对所提方法进行了实验