CAJ | 학술논문

人脸识别属于小样本问题，传统的双向主元分析法（BDPCA）所使用的训练样本均值不一定是样本分布的真实中心，以此来确定的投影矩阵也未必是最优的。为此，一种改进的BDPCA方法被提出，用样本中值矩阵M代替训练样本均值矩阵，再构建散度矩阵进行投影，以期优化得到的投影矩阵，提高识别效率，并在oRL和YALE人脸库上对本算法进行了仿真。实验结果表明，该算法能够有效的降低运算时间，同时提高最优识别率。
인검식별속우소양본문제，전통적쌍향주원분석법（BDPCA）소사용적훈련양본균치불일정시양본분포적진실중심，이차래학정적투영구진야미필시최우적。위차，일충개진적BDPCA방법피제출，용양본중치구진M대체훈련양본균치구진，재구건산도구진진행투영，이기우화득도적투영구진，제고식별효솔，병재oRL화YALE인검고상대본산법진행료방진。실험결과표명，해산법능구유효적강저운산시간，동시제고최우식별솔。