科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2013年
20期
5984-5987,6006
,共5页
人脸识别%线性判别分析%关联加权%HAAR小波
人臉識彆%線性判彆分析%關聯加權%HAAR小波
인검식별%선성판별분석%관련가권%HAAR소파
face recognition%linear discriminative analysis%related weighting%HAAR wavelet
线性判别分析(LDA)是人脸识别系统中用来降维的主要技术之一,可以运用于整个人脸图像,但却受到了小样本(small sample size,SSS)问题的限制.通过引入权值的概念,关联加权LDA (RW-LDA)方法有效地改善了小样本问题,但是,它的分类效果却不是很好.为了解决这个问题,提出了基于HAAR小波的关联加权LDA (related weighting LDA based onHAAR wavelet,HWRW-LDA)方法,在HAAR小波子带基础上,应用关联加权LDA方法,既解决了小样本问题,又改善了分类的效果.在ORL及FERET两大人脸数据库的实验结果表明,与最先进的几种方法相比较,HWRW-LDA方法具有更好的识别性能.
線性判彆分析(LDA)是人臉識彆繫統中用來降維的主要技術之一,可以運用于整箇人臉圖像,但卻受到瞭小樣本(small sample size,SSS)問題的限製.通過引入權值的概唸,關聯加權LDA (RW-LDA)方法有效地改善瞭小樣本問題,但是,它的分類效果卻不是很好.為瞭解決這箇問題,提齣瞭基于HAAR小波的關聯加權LDA (related weighting LDA based onHAAR wavelet,HWRW-LDA)方法,在HAAR小波子帶基礎上,應用關聯加權LDA方法,既解決瞭小樣本問題,又改善瞭分類的效果.在ORL及FERET兩大人臉數據庫的實驗結果錶明,與最先進的幾種方法相比較,HWRW-LDA方法具有更好的識彆性能.
선성판별분석(LDA)시인검식별계통중용래강유적주요기술지일,가이운용우정개인검도상,단각수도료소양본(small sample size,SSS)문제적한제.통과인입권치적개념,관련가권LDA (RW-LDA)방법유효지개선료소양본문제,단시,타적분류효과각불시흔호.위료해결저개문제,제출료기우HAAR소파적관련가권LDA (related weighting LDA based onHAAR wavelet,HWRW-LDA)방법,재HAAR소파자대기출상,응용관련가권LDA방법,기해결료소양본문제,우개선료분류적효과.재ORL급FERET량대인검수거고적실험결과표명,여최선진적궤충방법상비교,HWRW-LDA방법구유경호적식별성능.
