关键词：主成分分析;;线性鉴别分析;;权函数;;WPCA+WLDA
摘 要：提出了一种融合加权PCA与加权LDA的人脸识别方法。该方法将主成分分析(PCA)的优点和线性鉴别分析(LDA)的优点充分地融合在一起,以欧式距离为参数的权函数w1使得PCA降维时加入类别差异从而得到最优投影矩阵,解决了PCA过程中使用最小距离方法时识别精度相对低的缺点;以马氏距离为参数的权函数w2使得LDA分类时,进一步扩大类间离散度,减小类内离散度。另外该方法在识别精度上比WPCA+LDA、PCA+WLDA、PCA+LDA算法都有很大的提高,通过在ORL、AR、FERET人脸库上的实验验证了算法的有效性。
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