基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的人脸识别技术  

Face Recognition Based on Improved PCA & Fisher LDA

作　　者：石跃祥[1] 蔡自兴[2] 王学武[1] B.Benhabib 

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [2]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082 [3]Department of Mechanical and Industrial Engineering Toronto University Ontario ,CanadaM5S3G8

出　　处：《小型微型计算机系统》2006年第9期1731-1736,共6页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金项目(60234030)资助;湖南省自然科学基金项目(02jjy2091)资助.

摘　　要：通过对主成分分析法(PCA)的数学公式进行改进,使其具有灰度归一化操作能力,从而克服光照对目标的影响,再将改进后的主成分分析法和F isher线性判别分析方法组合起来用于人脸识别,在ORL人脸数据库上进行了实验,取得了满意的识别效果.Presented an improved algorithm of PCA. It can solve the affection problem of image gray using withdraw. This algorithm was combined with Fisher Linear Distinguish Analysis. Then the combination has been used in face recognition. The experiment results give the effect support to the algorithm from ORL.

关 键 词：人脸识别 主成分分析 FISHER线性判别分析 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]