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融合双向2DLDA和局部SVD的人脸识别
引用本文:刘霄,张建明.融合双向2DLDA和局部SVD的人脸识别[J].计算机工程,2009,35(17):181-183.
作者姓名:刘霄  张建明
作者单位:江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江,212013
基金项目:国家自然科学基金资助项目,江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目 
摘    要:针对人脸识别中光照、表情、姿态的影响,提出一种融合双向二维线性鉴别分析和局部对称平均的人脸识别新方法。通过双向二维线性鉴别分析对整幅图像进行特征提取,利用局部奇异值分解对称平均提取图像的局部特征。对2种方法提取到的特征利用基于加权欧式距离的最近邻分类器进行融合识别,在ORL人脸库上的实验结果证明了该方法的有效性。

关 键 词:双向二维线性鉴别分析  局部奇异值分解  特征融合  加权欧氏距离  人脸识别
修稿时间: 

Face Recognition Fusing Bilateral-2DLDA and Local-SVD
LIU Xiao,ZHANG Jian-ming.Face Recognition Fusing Bilateral-2DLDA and Local-SVD[J].Computer Engineering,2009,35(17):181-183.
Authors:LIU Xiao  ZHANG Jian-ming
Affiliation:School of Computer Science and Telecommunication Engineering;Jiangsu University;Zhenjiang 212013
Abstract:A novel method based on Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis(B-2DLDA) and symmetry average of local Singular Value Decomposition(SVD) for face recognition is presented. B-2DLDA is used to extract features on the whole face image. Symmetry average of local SVD is used to extract the local facial features. By fusing the extracted features from both two methods above,the nearest neighbor classifier based on the weighted-Euclidean distance is employed to accomplish the task of classification. ...
Keywords:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis(B-2DLDA)  local Singular Value Decomposition(SVD)  fusion of features  weighted-Euclidean distance  face recognition
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