二维核最大散度差鉴别分析及人脸识别

摘要：

二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的”小样本问题”,而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的”核技巧”,将二维最大散度差线性鉴别分析扩展到非线性空间,提出了一种新的二维核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架.最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性。

关键词： 二维最大散度差鉴别 核技巧 二维核最大散度差鉴别 人脸识别 非线性鉴别

作者: 刘永俊 陈才扣

作者单位: 扬州大学计算机科学与工程系,扬州,225009 扬州大学计算机科学与工程系,扬州,225009;南京理工大学计算机科学与工程系,南京,210094

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十三届全国图象图形学学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 377-381

在线出版日期: 2006-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）