基于最佳鉴别向量集的多级分类方法

根据人的识别经验，采用多级分类方法；改进了最佳鉴别变换在模式类别数较多时的识别效果。首先从熵的大小和最佳鉴别向量集的分离能力两个角度来分析，当进行多级分类后，前者减小，即分类结果的可分性增加，后者得到增强。然后对人脸图像做奇异值分解和离散傅立叶变换，并分别提取最佳鉴别变换特征，用最近邻方法进行分类。在实验中，采用两级分类方法，因此计算量增加不大。