稀疏主成分线性判别分析算法

摘要

本论文开展了基于稀疏表示的人脸识别算法研究。主要内容如下:(1)回顾了人脸识别的发展,从中挑选了主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)这两种典型算法进行研究。(2)在对两种传统算法进行学习和研究后,实现了它们与稀疏表示结合的算法——稀疏线性判别分析(SDA)与稀疏主成分分析(SPCA)。(3)通过对前面两种算法的总结,得到了改进算法。在标准ORL人脸数据以及Yale人脸数据上进行了比较实验,实验结果表明改进后的算法取得了较好的识别效果。