论文研究基于WPCA和修正的最大间距准则的人脸识别.pdf

针对Fisher准则遇到的高维小样本问题和最大间距准则遇到的“次优化问题”，提出一种基于加权PCA（WPCA）和修正的最大间距准则（MMMC）的线性判别分析方法。首先对PCA空间进行加权，对最大间距准则的散布矩阵进行修正，然后结合WPCA和MMMC进行特征提取。该方法为有效地解决上述两个问题提供了途径。在ORL和FERET人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。