基于块双向Fisher线性判别分析人脸识别

发布时间：2017-09-25 04:20

  本文关键词：基于块双向Fisher线性判别分析人脸识别

  更多相关文章： 特征提取 二维Fisher线性判别(DFLD) 人脸识别 图像分块

【摘要】：为解决二维Fisher线性判别(2DFLD)分析需要较多系数用以表示图像的特征阵、只考虑了图像的列间相关性从而忽略行间相关性以及作为全局特征提取方法可能会失去一些重要的局部特征等问题,提出一种基于块双向二维Fisher线性判别分析(B2DFLD)算法。首先利用块图像获取保持重要局部信息;然后基于行列双向投影,获取提取特征信息;最后计算特征阵的Frobenius距离,并进行分类。在ORL、YALE与FERET人脸数据库上进行了实验,并同传统的8种人脸识别方法比较。实验结果表明,在确定图像块大小、改变训练样本数以及特征维数的前提下,本文方法的最好识别率都高于93.08,平均误识率高于0.15,明显优于其他方法,表明本文方法对有光照、表情以及遮挡的人脸图像识别具有较高的鲁棒性。
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 特征提取 二维Fisher线性判别(DFLD) 人脸识别 图像分块
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人脸识别作为模式识别中研究最多的领域之一,虽然取得了很大的成功,但仍有很多问题有待解决。Eigenface与Fisherfaces是人脸识别中的最常见的全局算法。在这类方法中,首先要将每个囿E-mail:cuipeng83@163.com二维图像转换为一维高维向量。这种变换会产生如维数灾难与小样

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本文编号：915321