%0 Journal Article
%T 基于图像抽样重组的2维线性鉴别分析
%A 程正东
%A 章毓晋
%A 樊 祥
%J 中国图象图形学报
%D 2010
%R 10.11834/jig.20100212
%X 图像识别中的2维线性鉴别分析(2DLDA)实际上是将图像的各个列(或行)视为样本向量，但这些样本向量不能满足统计学中的独立同分布要求。为克服2DLDA的不足，提出了基于图像抽样重组的2DLDA(SR2DLDA)，它对图像进行下抽样，并将抽样所得的不同小图像重组成矩阵，然后对这些矩阵实施2DLDA。由于抽样重组的矩阵改善了各个列向量的独立性与分布同一性，因而SR2DLDA的识别性能有可能优于2DLDA，也优于LDA。在ORL人脸库、UMIST人脸库和FERET人脸库上的实验验证了SR2DLDA的有效性。
%K 2DLDA
%K 图像抽样重组
%K 完全PCA
%K NLDA
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20100212&flag=1