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2017-07-22 发布于上海
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2维异方差鉴别分析及其在人脸识别中的应用

第14卷第10期中国图象图形学报 V01．14，No．10 2009年10月 of and Oct．，2009 Journal ImageGraphics 2维异方差鉴别分析及其在人脸识别中的应用甘俊英何思斌 (五邑大学信息学院，江门529020) 别。2DHDA算法去除了2DLDA算法样本类内协方差相等的约束，克服了异方差鉴别分析(HDA)算法的“小样本” 问题。首先，根据2DLDA准则定义2DHDA准则；然后，将2DHDA准则取对数，用梯度下降法求得最优投影矩阵，人脸图像向最优投影矩阵投影提取人脸图像的特征；最后，最小距离分类器完成人脸识别。基于ORL与Yale混合人脸数据库的实验结果表明了2DHDA应用于人脸识别的有效性。关键词2维异方差鉴别分析(2DHDA)2维线性鉴别分析(2DLDA)人脸识别中图法分类号：TP301．6文献标识码：A 文章编号：1006-8961(2009)10—2122-04 and Two-dimensionalHeteroscedasticDiscriminant Analysis inFace ApplicationsRecognition GAN Si—bin Jun—ying，HE (School 529020) ofInformation，wuyiUniversity，Jiangmen AbstractOnthebasisoftwo-dimensionallineardiscriminant noveldiscriminantnamed analysis(2DLDA)，a analysis two-dimensionalheteroscedasticdiscriminant isusedforface analysis(2DHDA)isintroduced，and recognition．In2DHDA， within·classcovarianceconstraintis removedand“small ofheteroscedasticdiscriminant equal samplesize’’problem of2DHDAisdefined tothatof of analysis(HDA)is according solved．Firstly，criterion termis thenthe matrixissolved descent 2DHDA，logmken，and optimalprojection bygradient are ontothe featuresofface are imagespmjected matr