华中师范大学学报（自然科学版）
華中師範大學學報（自然科學版）
화중사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CENTRAL CHINA NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2014年
1期
33-36,45
,共5页
线性判别分析%人脸识别%关联加权%HAAR小波
線性判彆分析%人臉識彆%關聯加權%HAAR小波
선성판별분석%인검식별%관련가권%HAAR소파
LDA%face recognition%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,但却受到小样本问题的限制,从而使其不能有效发挥其性能.本文通过把权值的概念引入LDA之中,使关联加权LDA方法有效地改善了小样本问题,但是它的分类效果却并不理想.为了解决这个问题,本文提出了基于Haar小波的关联加权LDA方法,该方法在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.利用ORL及FERET两大人脸数据库进行了实验,其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,但卻受到小樣本問題的限製,從而使其不能有效髮揮其性能.本文通過把權值的概唸引入LDA之中,使關聯加權LDA方法有效地改善瞭小樣本問題,但是它的分類效果卻併不理想.為瞭解決這箇問題,本文提齣瞭基于Haar小波的關聯加權LDA方法,該方法在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.利用ORL及FERET兩大人臉數據庫進行瞭實驗,其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,단각수도소양본문제적한제,종이사기불능유효발휘기성능.본문통과파권치적개념인입LDA지중,사관련가권LDA방법유효지개선료소양본문제,단시타적분류효과각병불이상.위료해결저개문제,본문제출료기우Haar소파적관련가권LDA방법,해방법재Haar소파자대기출상,응용관련가권LDA방법,기해결료소양본문제,우개선료분류적효과.이용ORL급FERET량대인검수거고진행료실험,기결과표명여최선진적궤충방법상비교,HWRW-LDA방법구유경호적식별성능.
