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基于主成分分析的超声人脸识别算法研究 被引量：8
1
作者 王婧瑶 许勇 +1 位作者 曹本希 杨军 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第8期2867-2871,共5页
针对超声波探测人脸识别系统中多通道探测模式,从数据融合的角度对特征进行了优化,研究了基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的数据降维和人脸特征提取算法。利用该算法对100人的自由表情样本进行特征提取,在保证识别... 针对超声波探测人脸识别系统中多通道探测模式,从数据融合的角度对特征进行了优化,研究了基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的数据降维和人脸特征提取算法。利用该算法对100人的自由表情样本进行特征提取,在保证识别率超过80%前提下,可显著降低特征向量的维数达80%以上,提高系统速度85%以上。实验结果表明,PCA算法能有效降低特征数据的维数,提高运算速度。 展开更多
关键词 主成分分析 一维距离像 K近邻分类器 感知器算法 超声人脸识别
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