计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (31): 188-190.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.31.054
叶延亮1,2,徐正光1
YE Yan-liang1,2,XU Zheng-guang1
摘要: 针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。