基于Fisher的线性判别回归分类算法
曾贤灏1
石全民2
1.兰州工业学院电子信息工程学院2.兰州工业学院软件工程学院,兰州,730050
摘要：为了提高线性回归分类（LRC）算法的鲁棒性，提出了一种基于Fisher准则的线性判别回归分类算法。利用Fisher准则将类间与类内重建误差的比值最大化，找到线性回归分类的最优投影矩阵；再将训练图像及测试图像投影到各类的特征子空间；求得各训练图像与测试图像间的欧氏距离，最后用K-近邻分类器完成人脸识别。在AR人脸数据库上的实验结果表明，相比其他回归分类算法，算法取得了更好的识别效果。
关键词：人脸识别Fisher准则线性判别线性回归分类K-近邻分类器
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：甘肃省教育厅科研项目(2013A-124)甘肃省自然科学基金(1107RJZA170)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 59-61 )
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