基于正则化边界Fisher分析和稀疏表示分类的人脸识别方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 6次 | 上传用户：f805616873

【摘要】

：

边界Fisher分析(MFA)应用于人脸识别时会遇到小样本问题,如果用主成分分析进行降维来处理该问题,则会丢失一些对分类有益的分量;如果把MFA的目标函数用最大间距准则代替,则较难得到最佳参数。提出了一种正则化的MFA方法,该方法用一个较小的数乘上单位阵构造正则项,然后加到MFA的类内散度矩阵中,使得所得矩阵是可逆的,并且不会丢失对分类有益的分量,也容易确定其中的参数。因为一个样本通常能被少数几个

【作者】

：

黄可坤

【机构】

：

嘉应学院数学学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2013年06期

【关键词】

：

人脸识别降维 FISHER线性判别分析边界Fisher分析稀疏表示分类 face recognition dimensionality reduction

【基金项目】

：

基金项目：广东省自然科学基金资助项目（s2012040007993）,广东省教育厅育苗工程项目（2012LYM-0122）.

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