一种基于对称性和上下文约束的线性鉴别分析方法

来源 :西北师范大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ww20080808

【摘要】

：

在充分考虑人脸对称性的基础上,结合图像中像素之间的上下文约束关系,提出了一种改进的图像鉴别方法,即基于对称性和上下文约束的线性鉴别分析方法（SCCLDA）.为了证明改进算法

【作者】

：

陈凤

【机构】

：

浙江工商职业技术学院电子与信息工程学院

【出处】

：

西北师范大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2016年4期

【关键词】

：

上下文约束对称性人脸识别线性鉴别分析 contextual constraints symmetry face recognition linear di

【基金项目】

：

浙江省教育厅一般科研项目（Y201432382）

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在充分考虑人脸对称性的基础上,结合图像中像素之间的上下文约束关系,提出了一种改进的图像鉴别方法,即基于对称性和上下文约束的线性鉴别分析方法（SCCLDA）.为了证明改进算法的优势,本文进一步在原始样本和镜像样本的扩展集合上测试了CCLDA（ECCLDA）的识别性能.实验研究表明,在人脸受光照、姿态以及表情等外在因素影响情况下,SCCLDA方法比ECCLDA、CCLDA、LDA等方法在人脸识别效果上具有更好的稳定性和更高的准确性.

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