基于矩阵对称性的Fisherface人脸识别方法

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为了改善Fisherface方法中判别特征子空间正交性并提高识别率,提出了矩阵对称性的Fisherface算法。该方法利用PCA进行降维来消除小样本问题,对传统的Fisher准则进行修改使矩阵具有对称性,用构造的对称矩阵进行分类识别。在ORL标准人脸库上进行的实验表明,矩阵对称性方法的识别率明显地高于传统的方法,而且识别结果比较稳定受训练集影响较小,具有很好的实用性。
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