改进的PCA-LDA人脸识别算法的研究

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yocar

【摘要】

：

主成分分析算法(PCA)和线性鉴别分析算法(LDA)被广泛用于人脸识别技术中,但是PCA由于其计算复杂度高,致使人脸识别的实时性达不到要求。线性鉴别分析算法存在"小样本"和"边缘类"问题,降低了人脸识别的准确性。针对上述问题,提出使用二维主成分分析法(2DPCA)与改进的线性鉴别分析法相融合的方法。二维主成分分析法提取的特征比一维主成分分析法更丰富,并且降低了计算复杂度。改进的线性鉴别分析算法重新

【作者】

：

房梦玉马明栋

【机构】

：

南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学地理与生物信息学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

主成分分析线性鉴别分析二维主成分分析 FISHER准则人脸识别 principal component analysis linear discrimin

【基金项目】

：

江苏省自然科学基金-青年基金项目(BK20140868)

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