Tytuł:

Fisher’s linear discriminant (FLD) and support vector machine (SVM) in non-negative matrix factorization (NMF) residual space for face recognition

Tytuł publikacji grupowej:

Optica Applicata

Autor:

Zhou, Changjun ; Wei, Xiaopeng ; Zhang, Qiang ; Fang, Xiaoyong

Współtwórca:

Gaj, Miron. Redakcja ; Urbańczyk, Wacław. Redakcja

Temat i słowa kluczowe:

optyka ; face recognition ; Fisher linear discriminant (FLD) ; non-negative matrix factorization (NMF) ; residual image

Opis:

Optica Applicata, Vol. 40, 2010, nr 3, s. 693-704

Abstrakt:

A novel method of Fisher’s linear discriminant (FLD) in the residual space is put forward for the representation of face images for face recognition, which is robust to the slight local feature changes. The residual images are computed by subtracting the reconstructed images from the original face images, and the reconstructed images are obtained by performing non-negative matrix factorization (NMF) on original images. FLD is applied to the residual images for extracting FLD subspace and the corresponding coefficient matrices. Furthermore, features are obtained by mapping the residual image to FLD subspace. Finally, the features are utilized to train and test support vector machines (SVMs) for face recognition. The computer simulation illustrates that this method is effective on the ORL database and the extended Yale face database B.

Wydawca:

Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2010

Typ zasobu:

artykuł

Źródło:

<sygn. PWr A3481II> ; kliknij tutaj, żeby przejść ; kliknij tutaj, żeby przejść

Język:

eng

Powiązania:

Optica Applicata ; Optica Applicata, Vol. 40, 2010 ; Optica Applicata, Vol. 40, 2010, nr 3 ; Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Politechnika Wrocławska