基于融合两类核Fisher鉴别函数的人脸识别方法

来源 :武汉理工大学学报(交通科学与工程版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：h515295585

【摘要】

：

提出了一种基于两类核Fisher鉴别分析(KFDA)的人脸识别方法,对每2个不同人脸类别求解一个核Fisher鉴别函数,其优点是能针对特定的2个人脸图像类别,抽取区分该2类人脸的最佳鉴别特征,克服了多类KFDA和2类KFDA相比是次优的问题.为解决KFDA计算量大的问题,将MSE推广为基于核的MSE(KMSE),用其得到核Fisher鉴别函数,减少了训练和识别的计算时间.在识别阶段应用了两种融合方

【作者】

：

成新民蒋云良

【机构】

：

湖州师范学院信息工程学院,浙江大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

武汉理工大学学报(交通科学与工程版)

【发表日期】

：

2009年02期

【关键词】

：

人脸识别两类核Fisher鉴别分析最小平方误差方法核方法判别融合 face recognition two-class kernel Fisher d

【基金项目】

：

国家自然科学基金（批准号：60872057）,浙江省自然科学基金（批准号：Y1080212）资助

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