Face recognition based on PCA image reconstruction and LDA
Face recognition based on PCA image reconstruction and LDA
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基于PCA图像重建和LDA的人脸识别
DOI：
10.1016/j.ijleo.2013.04.108
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发表时间：
2013-11
期刊：
影响因子：
3.1
通讯作者：
Wei, Xiaopeng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou, Changjun;Wang, Lan;Zhang, Qiang;Wei, Xiaopeng
人脸识别已成为模式识别和人工智能领域的研究热点。主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）是模式识别中的两种传统方法。本文提出了一种基于PCA图像重构和LDA的人脸识别方法。该算法首先利用特征提取的类内协方差矩阵作为生成矩阵，得到每个人的特征向量，然后得到重建图像。此外，通过从原始人脸图像中减去重建图像来计算残差图像。最后，利用LDA对残差图像进行处理，得到系数矩阵。最后，利用这些特征训练和测试支持向量机进行人脸识别。在ORL人脸库上的仿真实验表明了该方法的有效性。
Face recognition has become a research hotspot in the field of pattern recognition and artificial intelligence. Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) are two traditional methods in pattern recognition. In this paper, we propose a novel method based on PCA image reconstruction and LDA for face recognition. First, the inner-classes covariance matrix for feature extraction is used as generating matrix and then eigenvectors from each person is obtained, then we obtain the reconstructed images. Moreover, the residual images are computed by subtracting reconstructed images from original face images. Furthermore, the residual images are applied by LDA to obtain the coefficient matrices. Finally, the features are utilized to train and test SVMs for face recognition. The simulation experiments illustrate the effectivity of this method on the ORL face database.
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DOI：
10.1017/cbo9780511801389.013
发表时间：
2000-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
N. Cristianini;J. Shawe-Taylor
通讯作者：
N. Cristianini;J. Shawe-Taylor
DOI：
10.1007/bfb0015522
发表时间：
1996-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
P. Belhumeur;J. Hespanha;D. Kriegman
通讯作者：
P. Belhumeur;J. Hespanha;D. Kriegman
DOI：
10.1007/11760023_17
发表时间：
2006-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Wei Zhou-;X. Pu;Ziming Zheng
通讯作者：
Wei Zhou-;X. Pu;Ziming Zheng
影响因子：
3.2
作者：
TURK, M;PENTLAND, A
通讯作者：
PENTLAND, A
DOI：
10.1016/0167-8655(96)00046-3
发表时间：
1996-07
期刊：
Pattern Recognit. Lett.
影响因子：
--
作者：
P. Phillips;Y. Vardi
通讯作者：
P. Phillips;Y. Vardi