GLRAM与LDA相结合的人脸识别.pdf

194 and 2010，46(13) ComputerEngineering Applications计算机工程与应用 GLRAM与LDA相结合的人脸识别 徐冬冬，陈秀宏 XU Dong-dong，CHENXiu-hong 江南大学信息工程学院，江苏无锡214122 SchoolofInformation Engineering，Jiangnan 214122，China University，Wuxi，Jiangsu E—mail：xd8326@sina．corn XU GLRAMwith and Dong--dong。CHENXlu-hongJacerecognitioncombining LDA．ComputerEngineeringApplications， 2010．46(13)：194—196． Rank of Abstract：1his amethodofface GLRAM(GeneralizedLow Matri— paperproposes recognitioncombining Approximations to Discriminant featurecanbeobtained then吐lAi8used ces)withLDA(Linear Analysis)．Fimfly，effective usingGU认M，and of thefeaturedimensionand thebestclassificationfeature．’nIi8enhancesthe extractedfea— depress acquire discriminatorypower resultsdemonstratethat mtecanbeachievedinshortertime．’11lis method recognition outper- tUlfe$．Experimental higher proposed formsGLRAMandLIDAmethods． words：face LowRank of Discriminant Matrices(GLRAM)；LinearAnalysis(LDA) Key recognition；GeneralizedApproximations 人脸图像的有效特征，然后通过LDA对获得的特征进行进一步的降维并获得最佳分类特征。这样使得抽取特征的判断能力得到 了显著增强。实验结果表明，该算法在较短的时间内取得了较高的识别率，效果优于单独运用GLRAM方法和LDA方法。 关键词：人脸识另q；矩阵的广义低秩逼近(GLRAM)；线性判别分析(LDA) DOI：10．3778／j．issn．1002—8331．2010．13．058文章编号：1002—8331(20lO)13—0194-03文献标识码：A 中图分类号：TP391．41 1引言 的特征提取带来困难，使得后续算法具有较高的计算复杂度【习。