加权Mahalanobis距离对人脸表情的分类

摘要

该文提出了一种利用加权Mahalanobis距离进行人脸表情分类的新方法。加权Mahalanobis距离计算出具有不同模式的两个对象的距离更大，引入了加权因子,使样本特征矢量在变换空间的各优势主向量上的投影分布得到更精确的刻画,。在实验中，我们比较了加权Mahalanobis距离、欧氏距离、余弦距离在人脸表情分类中的性能，得出加权Mahalanobis距离比另外两类距离有着更好的识别效果。