人脸识别技术易受人脸表情变化、姿态变化、光照变化、遮挡以及采集的高分辨率图像的影响,使得图像维数增大。为了提高人脸识别算法的鲁棒性,提出一种基于PCA与LDA融合的人脸识别算法,先采用PCA算法对人脸图像进行全局特征提取投影到低维空间,再采用LDA算法进行人脸类别鉴别寻找最优的投影空间,实现人脸数据的进一步压缩,最后采用最近邻分类器进行识别。实验结果表明采用该融合算法能增强人脸识别技术的鲁棒性。
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