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题名PCA主成分分析在面部特征识别中的应用
被引量：1
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作者
崔延硕
曾勇华
张国雄
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院
成都理工大学地球物理学院
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出处
《山东工业技术》
2016年第11期228-228,280,共2页
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文摘
在实际应用中,面部往往看成高维数据,因此会遇到维数灾难问题,需要对数据降维方便特征提取。PCA(principal Component Analysis)算法能够用于对原有数据进行简化,将复杂数据降维,利用这个原理对高维面部图像进行表征,通过去除相关性,减少冗余,用相对较少的变量来表达面部最主要的特征,达到快速识别面部的目的。
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关键词
PCA
降维
面部特征图像
快速识别
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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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