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基于优化的LDA算法人脸识别研究
资料介绍
摘 要：提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提
取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA 算法，该方法克服了传统的LDA 算法用于人脸识别时存在的问
题：通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher 准则能够最优化，克服了边缘类对选择最佳投影方向的影
响；同时，利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆，解决了小样本问题。依据经验选取适当的e 值，得到最佳的识
别效果。实验结果表明，人脸识别效果优于传统LDA 方法。
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