1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
针对fisher鉴别分析，在训练样本较小时，向量形式的人脸识别是高维小样本问题，可以用奇异值分解定理减少计算量。可是由于人数众多，人脸识别并不是小样本问题。在类别较大的情况下如何有效地抽取特征是人脸识别的首要问题。二维fisher鉴别分析利用表示图像的矩阵直接抽取特征，计算量主要与图像的大小有关，能适用于大类别的人脸识别。针对二维投影抽取出的特征是矩阵，存在特征之间的冗余度大、特征数量多、不利于存储和分类等弱点。该课题通过两种办法进一步降低二维投影抽取出的特征数量。一是利用两次二维投影进行双向压缩，在横向压缩后，对矩阵转置后在纵向再压缩一次；另一种是对二维投影后的样本再作一次向量形式的特征提取。
关键词：特征提取；人脸识别；fisher鉴别分析
要求：
2. 参考文献（不低于12篇）
1. Yongzhi LI. A Novel Unsupervised Feature Extraction Based on Image Matrix IEEE Proceedings of the 3rd International Conferences on Cybernetics Intelligent Systems and Robotics, Automation Mechatronics,2008, pp: 843848
2. Yongzhi LI:(2D)2UDP: A New Two-Directional Two-Dimensional Unsupervised Discriminant Projection for Face Recognition IEEE Proceedings of the 4th International Conference on Natural Computation,2008, Vol1, PP:490494
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