正交边际Fisher分析在人脸识别中的应用(英文)  

Orthogonal Marginal Fisher Analysis for Face Recognition

作　　者：李子荣[1] 杜明辉[1] 

机构地区：[1]华南理工大学电信学院,广州510640

出　　处：《科学技术与工程》2008年第20期5589-5592,共4页Science Technology and Engineering

基　　金：广东省自然科学基金(05006593)资助

摘　　要：提出了一种新的名为正交边际Fisher分析的方法用于降维,并且证明了了该方法可以同时最大化类内数据的紧致性和最小化类外数据的分离度。在人脸识别的实验中,表明该方法的性能比原来的边际Fisher分析有较大的提高。A novel method called orthogonal marginal Fisher analysis （OMFA） for dimensionality reduction is proposed. It is proved that, OMFA can maximize the intra-class compactness while minimizing the inter-class separability. The algorithm is used to face recognition, and the numerical experimental results show that it outperforms the original MFA.

关 键 词：降维 人脸识别 MFA 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]