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设计了一种基于图像分块的LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法,该方法从模式的原始数字图像出发,先对图像矩阵进行分块,然后对分块子图像进行LDA特征提取,从而得到能代替原始模式的低维新模式,最后再用最小距离分类器进行分类。该方法克服了传统LDA方法的缺点,其优点是能有效地提取图像的局部特征。实验表明:该方法在识别性能上优于Fisherfaces方法。