%0 Journal Article
%T 基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别
%A 杨欣
%A 费树岷
%A 陈丽娟
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%R 10.11834/jig.20080515
%X 为了准确快速地进行人脸识别，提出了一种基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别算法，该算法首先，提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征，同时给出了局部特征权值的动态选择方法，由于该法可以根据不同的训练集得出不同的权值，因而增强了算法的自适应能力；然后通过将全局和局部特征加权融合来得出样本的特征矩阵；接着设计出了一种加权PCA方法用于对样本矩阵进行降维；再进一步提出类矩阵的概念，同时给出并证明了类矩阵的推导公式，并据此得出一种新的投影准则；最后，将类矩阵和试验样本分别进行投影，并根据其欧氏距离的大小得出试验人脸的最终类别。试验表明，该算法不仅计算速度快、识别率高，而且能有效解决LDA小样本空间问题，应用前景良好。
%K 人脸识别
%K 特征提取
%K Gabor小波
%K 主元分析
%K 线性判别分析
%K 类矩阵
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080515&flag=1