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题名融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别
被引量：8
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作者
赵冬娟
梁久祯
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第2期420-422,449,共4页
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基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20080544)
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文摘
结合模糊集理论、双向二维主成分-线性鉴别分析((2D)2PCALDA)的特点,提出一种新的人脸图像特征提取方法。算法首先对人脸图像进行二维主成分分析(2DPCA)处理,再用模糊K近邻算法计算图像的隶属度矩阵,并将其融入到2DLDA过程中,从而得到模糊类间散射矩阵和模糊类内散射矩阵。与(2D)2PCALDA相比,该算法充分利用了(2D)2PCALDA的优点,有效地提取了行和列的识别信息,并充分考虑了样本的分布信息。在Yale和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该方法识别效果优于(2D)2PCALDA、双向二维主成分分析((2D)2PCA)等方法。
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关键词
人脸识别
二维主成分分析
二维线性鉴别分析
模糊fisherface
特征提取
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Keywords
face recognition
Two-Dimensional Principal Component Analysis（2DPCA）
Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis（2DLDA）
fuzzy fisherface
feature extraction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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