TY - Jour A2 - Li，Ming Au - Chen，Wen-Sheng Au - Zhang，Chu Au-Chen，Shengyong Py - 2013 Da - 2013/11/07 Ti - 几何分布重量信息使用径向基函数以分数顺序为模型建模线性判别分析方法SP - 825861 VL - 2013 AB - Fisher线性判别分析（FLDA）是一种经典的线性特征提取和面部识别的维度降低方法。众所周知，图像数据的几何分布权重信息在机器学习方法中起着重要作用。然而，FLDA在训练阶段中不采用面部图像的几何分布权重信息。因此，其认可准确性将受到影响。为了提高FLDA方法的分类功率，本文利用径向基函数（RBF）以分数顺序来模拟训练样本的几何分布权重信息，并提出了一种基于新的几何分布权重信息的Fisher判别标准。随后，开发并成功地应用于基于几何分布权重信息的LDA（GLDA）算法以面对面识别。选择两个可公开的面部数据库，即Orl和Feret数据库，用于评估。与一些基于LDA的算法相比，实验结果表明我们的GLDA方法提供了卓越的性能。SN - 1687-9120 UR - https://doi.org/10.1155/2013/825861 do - 10.1155 / 2013/825861 jf - 数学物理学Pb - Hindwi Publishing Corporation KW - ER -