【摘 要】
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标准的LDA方法通常有3个问题：1）为了确保类内散度矩阵的非奇异性,必须首先通过PCA进行维数约简,这限制了对更多维数空间的使用;2）当每人只有单个训练样本时,类内散度矩阵必然奇
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室武汉大学计算机学院,沈阳航空航天大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60975050,60902053);广东省省部产学研结合专项(2011B090400477);珠海市产学研合作专项(2011A050101005,2012D0501990016);珠海市重点实验室科技攻关项目(2012D0501990026)资助
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标准的LDA方法通常有3个问题：1）为了确保类内散度矩阵的非奇异性,必须首先通过PCA进行维数约简,这限制了对更多维数空间的使用;2）当每人只有单个训练样本时,类内散度矩阵必然奇异,此时LDA无法工作;3）缺乏对像素间的局部相关性的考虑.为了解决这些问题,提出一种基于拉普拉斯方向的差值线性判别分析方法.该方法通过拉普拉斯方向实现更鲁棒的图像相异性测度,通过引入差值散度矩阵来避免类内散度矩阵的奇异性.实验结果显示,该算法对表情变化、光照改变及不同遮挡情况获得了更高的识别率,尤其针对光照变化,效果更加显著.
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