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融合PCA与LDA变换的仿生人脸识别研究
被引量:
8
1
作者
蒋加伏
袁承伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第19期160-163,共4页
就基于PCA与LDA变换的传统人脸识别方法识别率低但特征提取过程中维数低和基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高但在特征提取过程中维数过高的的问题,将两者的优点相结合,提出了一种基于PCA与LDA变换的仿生人脸识别新方法。通过PCA与...
就基于PCA与LDA变换的传统人脸识别方法识别率低但特征提取过程中维数低和基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高但在特征提取过程中维数过高的的问题,将两者的优点相结合,提出了一种基于PCA与LDA变换的仿生人脸识别新方法。通过PCA与LDA变换对训练人脸样本进行特征提取,然后构建各类样本的覆盖区域。再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸。实验收到了预期的效果,证明了方法的可行性。
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关键词
主成分分析(PCA)
线性鉴别分析(LDA)
K-L变换
仿生模式识别
高维空间几何形体
同源连续性
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职称材料
题名
融合PCA与LDA变换的仿生人脸识别研究
被引量:
8
1
作者
蒋加伏
袁承伟
机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第19期160-163,共4页
基金
湖南省自然科学基金(No.06jj50109)
湖南省科技计划项目(No.06fj3161)~~
文摘
就基于PCA与LDA变换的传统人脸识别方法识别率低但特征提取过程中维数低和基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高但在特征提取过程中维数过高的的问题,将两者的优点相结合,提出了一种基于PCA与LDA变换的仿生人脸识别新方法。通过PCA与LDA变换对训练人脸样本进行特征提取,然后构建各类样本的覆盖区域。再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸。实验收到了预期的效果,证明了方法的可行性。
关键词
主成分分析(PCA)
线性鉴别分析(LDA)
K-L变换
仿生模式识别
高维空间几何形体
同源连续性
Keywords
Principal
Component
Analysis(PCA)
Linear
Discriminant
Analysis(LDA)
K-L
transformation
biomimetic
pattern
recognition
high
dimentional
space
geometric
solid
homologous
continuity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合PCA与LDA变换的仿生人脸识别研究
蒋加伏
袁承伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
8
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