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本文介绍的人脸识别方法是在贝叶斯分类方法基础上集成了特征脸方法和线性判别方法(FLD),并产生了新的增强型概率推理模型。这里的贝叶斯构架方法首先应用主分量分析(PCA)算法进行降维处理,PCA算法能有效减少噪声的干扰并使一些起关键作用的成分得到加强。在用PCA算法进行数据压缩后,用贝叶斯分类器在已经经过PCA算法得到压缩的子空间上用最大后验概率规则进行人脸识别的任务。概率推理模型(RPM)将被详细介绍,因为它的识别性能比特征脸方法和线性判别方法都好。