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AComparativeStudyonFaceRecognitionUsingLDA-BasedAl
- 线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别 会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识 别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces、Fish— erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
LDA_zq
- 用于特征降维,特征融合,相关分析等多元数据分析的fisher鉴别分析(FLDA)Matlab代码实现。-For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, multivariate data analysis of the fisher discriminant analysis (FLDA) Matlab code implementation.
FLDA
- 基于Fisher线性判别分析的人脸识别代码。内涵ORL人脸库。-Code for face recognition based Fisher LDA,and a face data called ORL is included.