基于最优均值的鲁棒线性判别分析的人脸识别  

作　　者：孙婧 

机构地区：[1]广东工业大学

出　　处：《电子世界》2020年第9期128-129,共2页Electronics World

摘　　要：在本文中,我们提出了一种新颖的线形判别分析(RLDA)方法来完成人脸识别任务。重新构造一个利用schatten p范数约束低秩项的基于最优均值的鲁棒线形判别分析模型,在不同程度被污染的数据集上的实验结果证明了我们算法的优越性。

关 键 词：线性判别分析 人脸识别 LDA 低秩 判别分析模型 数据集 重新构造 鲁棒 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]