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文檔簡介
1、線性子空間方法是人臉識別的主流方法之一，具有描述性強、計算代價小、易實現(xiàn)的特點，故受到廣泛的關注。該文就有關線性子空間方法的理論和相關算法進行了深入的研究，所提出的算法在人臉識別上表現(xiàn)良好。 該文首先研究了線性鑒別分析用于人臉識別時遇到的高維小樣本問題。解釋了IFDA(Inverse FDA)算法的合理性，建立了IFDA的理論基礎。在ORL和Yale人臉庫上的仿真試驗比較了LDA統(tǒng)一框架算法、MMC和IFDA解決小樣本問題的能力
2、，揭示出它們的一些特性。 該文研究了基于圖像矩陣的線性鑒別分析進行圖像壓縮時的方向性問題，并提出了一種新的距離度量用于圖像特征識別。通過仿真試驗得出了有現(xiàn)實意義的結(jié)論并證實了本文所提出距離度量的有效性。 該文揭示了在小類別人臉識別問題上ICA方法的獨特性質(zhì)。以一種新的方式證明了ICA以PCA作為基準算法的結(jié)論，并且討論了特征選擇與ICA人臉識別算法的適應性問題。最后，提出了一種稱為監(jiān)督化ICA(SICA)的新的人臉識別方
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