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在人脸识别中 ,最小二乘回归方法及其改进的偏最小二乘法作为一种新的降维方法 ,在处理小样本、高维数等方面的具有明显优势。线性判决分析 (也称 Fisher判决 )是一种应用广泛的分类算法。本文提出了一种基于偏最小二乘与线性判决分析相结合的人脸识别方法 ,利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取 ,再利用线性判决分析对特征向量进行分类识别。 ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。