【摘 要】
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结合主元分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA)的特点,提出用于人脸识别的PCA-LDA算法。该算法通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间。将PCA算
【机 构】
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西安工业大学计算机科学与工程学院;
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结合主元分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA)的特点,提出用于人脸识别的PCA-LDA算法。该算法通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影,从而得到识别特征,利用最近邻准则即可完成性别鉴别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,PCA-LDA算法比PCA算法识别性能好,在人脸识别中是一种有效的方法。
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