%0 Journal Article
%T 基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法
%A 张智斌？
%A 朱俊勇？
%A 郑伟诗？
%A 王倩？
%A 赖剑煌？
%J 计算机科学
%D 2014
%R 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.06.054
%X 特征提取是人脸识别的关键。特征提取方法一般需要预先把二维图像转化成一维图像向量。然而高维的图像向量会导致不能快速、精确地计算所需的协方差矩阵及其特征向量。针对该问题,提出了一种基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法(2d-ldg)。该方法继承一维局部鉴别高斯降维方法的优点,其目标函数是留一交叉验证误差的光滑逼近,并且只考虑训练样本的局部分布,对训练样本的全局分布不做任何假设。同时,2d-ldg直接对二维图像做特征提取,不需要事先把图像转化为维数巨大的图像向量,能快速、精确地计算协方差矩阵及其特征向量。在orl、yaleb人脸数据库上的实验结果表明,2d-ldg特征提取方法有良好的识别效果。
%K 特征提取
%K 局部鉴别高斯模型
%K 人脸识别中图法分类号tp391.41文献标识码a
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140654&flag=1