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题名改进的二维典型相关分析及其人脸识别应用
被引量：1
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作者
刘艳艳
曹慧荣
王建国
赵宜宾
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机构
防灾科技学院基础部
廊坊师范学院数学与信息科学学院
北京信息职业技术学院媒体制作中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第10期151-153,共3页
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基金
中国地震局教师科研基金资助项目(20110116)
河北省自然科学基金资助项目(A2011408006)
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文摘
针对二维典型相关分析(2DCCA)中类标矩阵维数较大及算法耗时过多的问题,提出一种改进的2DCCA特征提取方法。利用图像的频谱性质定义低维的类标矩阵,从有利于模式分类的角度构造出新的准则函数,采用二维主成分分析对所得特征进一步降维,得到更具分类判别能力的低维特征。在ORL和组合人脸数据库上的实验结果表明,该特征具有较好的分类能力。
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关键词
二维典型相关分析
频谱特征
类标矩阵
准则函数
特征提取
人脸识别
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Keywords
two-dimensional canonical correlation analysis（2dcca）
spectrum feature
class-membership matrix
criterion function
feature extraction
face recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名图像二维鉴别特征矩阵融合及人脸识别
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作者
刘永俊
赵根林
陈才扣
杨静宇
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机构
常熟理工学院软件工程系
扬州大学信息工程学院
南京理工大学计算机科学与工程系
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出处
《常熟理工学院学报》
2007年第10期102-107,共6页
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基金
国家自然科学基金(60472060)
江苏省高校自然科学基金(05KJB520152)资助项目
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文摘
二维最大散度差鉴别准则和二维Fisher鉴别准则抽取的特征具有很强的相关性.本文在此基础上,通过对传统的基于向量的典型相关分析方法进行分析改进,提出了一种新的直接基于图像二维鉴别特征矩阵融合的二维典型相关分析方法,并将其应用于人脸识别的特征融合过程中.较基于向量的典型相关分析,该方法计算过程中构造的协方差矩阵维数大幅度减小.这在一定程度上避免了人脸识别中存在的"高维小样本问题",另一方面也使算法的速度明显提高.
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关键词
典型相关分析
二维典型相关分析
特征融合
人脸识别
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Keywords
canonical correlation analysis （CCA）
two dimensional canonical correlation analysis （2dcca）
combined feature extraction
face recognition
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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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