融合PCA与LDA变换的仿生人脸识别研究

就基于PCA与LDA变换的传统人脸识别方法识别率低但特征提取过程中维数低和基于K-L 变换的仿生人脸识别方法识别率高但在特征提取过程中维数过高的的问题,将两者的优点相结合,提出了一种基于PCA与LDA变换的仿生人脸识别新方法。通过PCA与LDA变换对训练人脸样本进行特征提取,然后构建各类样本的覆盖区域。再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸。实验收到了预期的效果,证明了方法的可行性。