| 基于加权不相关鉴别分析的人脸识别 |
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| 作者姓名： | 梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 |
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| 作者单位： | 重庆大学,光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044;重庆大学,光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044;重庆大学,光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044;重庆大学,光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044 |
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| 基金项目： | 教育部科学技术重点资助项目(02057),教育部春晖计划资助项目(2003589) |
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| 摘 要： | 提出了一种基于加权不相关鉴别分析的人脸识别方法。该方法引入了一种新的权函数对Fisher准则加权,以改善样本在低维线性空间中的可分性;然后,以给出的加权Fisher准则为目标函数,在共轭正交的约束下求解其最佳投影方向,从而保证所提取的最佳鉴别特征之间的统计不相关性。实验结果表明,与经典的特征脸方法和Fisher脸方法相比,该方法对光照变化、表情变化以及时间变化等不敏感,具有更好的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 线性鉴别分析 加权Fisher准则 人脸识别 统计不相关 |
| 文章编号： | 1001-9081(2005)08-1764-03 |
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