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1. 基于泛滑动窗与2DLDA的单样本人脸识别

陈才扣黄建平刘永俊

计算机应用

摘要（1951）

对于单训练样本人脸识别，基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果均不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法，由于类内散布矩阵为零矩阵，根本无法进行识别。提出一种新的样本扩充方法，即泛滑动窗法。采用“大窗口、小步长”的机制进行窗口图像采集和样本扩充，不仅增加了训练样本，而且充分保持和强化了原始样本模式固有的类内和类间信息。然后，使用二维线性鉴别分析方法（2DLDA）对上面获得的窗口图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验证实了所提算法的可行性和有效性。

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2. 基于差空间的最大散度差鉴别分析及人脸识别

刘永俊陈才扣

计算机应用

摘要（1739）

PDF （1246KB）（1193）

提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间，部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性，然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取，这样从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析中存在的“小样本问题”。最后，在ORL标准人脸库和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。