电路与系统学报
電路與繫統學報
전로여계통학보
JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS
2003年
5期
57-61
,共5页
孔锐%张国宣%施泽生%郭立
孔銳%張國宣%施澤生%郭立
공예%장국선%시택생%곽립
核Fisher判决分析%支持向量机%线性Fisher判决分析%主分量分析%独立分量分析
覈Fisher判決分析%支持嚮量機%線性Fisher判決分析%主分量分析%獨立分量分析
핵Fisher판결분석%지지향량궤%선성Fisher판결분석%주분량분석%독립분량분석
本文提出一种新的基于核Fisher判决分析(简称KFDA)的脸谱识别方法.即首先应用KFDA提取脸谱特征,然后,进行脸谱识别.利用标准的AT&T脸谱数据库对KFDA特征提取方法和PCA、FDA以及ICA特征提取方法进行比较,最后使用线性支持向量机(简称SVM)进行分类和识别,实验结果显示基于KFDA特征提取脸谱识别方法的识别率明显优于其它三种脸谱识别方法的识别率.
本文提齣一種新的基于覈Fisher判決分析(簡稱KFDA)的臉譜識彆方法.即首先應用KFDA提取臉譜特徵,然後,進行臉譜識彆.利用標準的AT&T臉譜數據庫對KFDA特徵提取方法和PCA、FDA以及ICA特徵提取方法進行比較,最後使用線性支持嚮量機(簡稱SVM)進行分類和識彆,實驗結果顯示基于KFDA特徵提取臉譜識彆方法的識彆率明顯優于其它三種臉譜識彆方法的識彆率.
본문제출일충신적기우핵Fisher판결분석(간칭KFDA)적검보식별방법.즉수선응용KFDA제취검보특정,연후,진행검보식별.이용표준적AT&T검보수거고대KFDA특정제취방법화PCA、FDA이급ICA특정제취방법진행비교,최후사용선성지지향량궤(간칭SVM)진행분류화식별,실험결과현시기우KFDA특정제취검보식별방법적식별솔명현우우기타삼충검보식별방법적식별솔.
