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山东大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (6): 31-34.

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基于线性判别分析的加权零空间算法及在人脸识别中的应用

张玉华 王欣   

  1. 张玉华:山东大学医学院, 山东 济南 250012; 
    张玉华 王欣:山东大学信息科学与工程学院, 山东 济南 250100
  • 收稿日期:2009-04-01 出版日期:2009-12-16 发布日期:2009-12-16
  • 通讯作者: 王欣(1947-),教授,博士,博士生导师,研究方向为非线性滤波、图像处理与计算机视觉. E-mail:xwang@sdu.edu.cn
  • 作者简介:张玉华(1971-),女,山东成武人,讲师,博士研究生,研究方向为图像处理与计算计视觉. E-mail: zhangyh@sdu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60872119)

A LDA-based weighted null space algorithm in face recognition

  • Received:2009-04-01 Online:2009-12-16 Published:2009-12-16

摘要:

线性判别分析(LDA)用于人脸识别时,存在因训练样本不足引起类内散布矩阵奇异的小样本问题.基于LDA的传统零空间方法首先去掉总体散布矩阵的零空间进行降维,可以避免小样本问题.提出了一种加权零空间特征提取方法,并对加权系数进行了讨论.在人脸数据库上的实验结果验证了其有效性.

关键词: null

Abstract:

 Linear discriminant analysis(LDA) often encounters a small-sample-size(SSS) problem when used in face recognition because there are not enough  trainingsamples and the within scatter matrix is singular. The traditional LDAbased null space algorithm can effectively avoid the SSS problem by first removing the null space of totalscatter matrix. A new feature extraction method called weighted null space was proposed, and the selection of weight parameters was discussed. Experimental results on face databases demonstrated its validity.

Key words: face recognition; null space; linear discriminant analysis, LDA

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