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基于多类最大散度差的人脸表示方法

宋枫溪 杨静宇 刘树海 张大鹏

宋枫溪, 杨静宇, 刘树海, 张大鹏. 基于多类最大散度差的人脸表示方法. 自动化学报, 2006, 32(3): 378-385.
引用本文: 宋枫溪, 杨静宇, 刘树海, 张大鹏. 基于多类最大散度差的人脸表示方法. 自动化学报, 2006, 32(3): 378-385.
SONG Feng-Xi, YANG Jing-Yu, LIU Shu-Hai, ZHANG David. Face Representation Based on the Multiple-class Maximum Scatter Difference. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2006, 32(3): 378-385.
Citation: SONG Feng-Xi, YANG Jing-Yu, LIU Shu-Hai, ZHANG David. Face Representation Based on the Multiple-class Maximum Scatter Difference. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2006, 32(3): 378-385.

基于多类最大散度差的人脸表示方法

详细信息
    通讯作者:

    宋枫溪

  • 中图分类号: TP39

Face Representation Based on the Multiple-class Maximum Scatter Difference

More Information
    Corresponding author: SONG Feng-Xi
  • 摘要: 将用于两类分类的最大散度差鉴别准则推广为多类最大散度差鉴别准则,并建立了基于该准则的一种新的人脸表示方法.基于多类最大散度差鉴别准则的人脸表示方法有效避免了传统鉴别分析方法在人脸特征提取时通常面临的小样本模式识别问题.在国际标准人脸图像数据库ORL、Yale以及FERET上的实验结果表明,与Fisherfaces、Eigenfaces、正交补空间、零空间等人脸特征提取方法相比,新的人脸表示方法具有一定的优势.
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出版历程
  • 收稿日期:  2004-11-04
  • 修回日期:  2006-01-10
  • 刊出日期:  2006-05-20

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