用局部奇异值分解与改进LDA相结合的方法进行人脸识别
- 出版年：2005
- 作者：罗昊；孟传良
- 单位1：贵州工业大学计算机科学与信息技术学院
- 语种：中文
- 作者关键词：人脸识别；SVD；LDA
- 起始页：63
- 总页数：4
- 经费资助：贵州省教育厅2003年度科研项目：黔科教（2003）205资助
- 刊名：贵州工业大学学报（自然科学版）
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 创刊时间：1960
- 主办单位：贵州大学
- 主编：朱立军
- 地址：贵阳市蔡家关
- 邮编：550003
- 电子信箱：gut_xuebao@163.net
- 网址：http://www.gzu.edu.cn
- 卷：34
- 期：3
- 期刊索取号：P806.6 699
- 数据库收录：《中国科技论文统计》来源期刊；《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊；《中国科学引文数据库》来源期刊；《中国万方数据系统科技期刊群》(Chinainfo)成员；《中国核心期刊（遴选）数据库》来源期刊；美国《化学文摘》(CA)来源期刊；俄罗斯《文摘杂志>(N．VINITI)来源期刊；美国《剑桥科学文摘社网站：污染文摘》(CSA: Poll A)来源期刊；美国《剑桥科学文摘社网站：水资源文摘》（CSA:WR）来源期刊；美国《剑桥科学文摘社网站：水系统》(CSA:Aq)来源期刊；美国《剑桥科学文摘社网站：环境科
- 核心期刊：《中国核心期刊（遴选）数据库》来源期刊
摘要
简要叙述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用PCA获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并用实验证明了这种方案的可行性。