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基于PCA的人脸识别系统的设计与改进
被引量：
25
1
作者
李梦潇
姚仕元
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期577-579,共3页
主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)是用特征向量对样本数据进行分析,从而达到降维目的的一种多元统计分析方法。为解决PCA方法用于人脸识别时图像维数高、计算量大的问题,采用了新的特征值分解法并在图像预处理阶段加入...
主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)是用特征向量对样本数据进行分析,从而达到降维目的的一种多元统计分析方法。为解决PCA方法用于人脸识别时图像维数高、计算量大的问题,采用了新的特征值分解法并在图像预处理阶段加入了滤波处理。在MATLAB平台上搭建了人脸识别系统,对普通PCA方法和加入滤波预处理的PCA方法进行了比较分析,实验证明了加入滤波处理的系统在性能上具有一定的优越性,对实际应用有着一定的参考价值.
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关键词
PCA
特征值分解
人脸识别
滤波
下载PDF
职称材料
题名
基于PCA的人脸识别系统的设计与改进
被引量：
25
1
作者
李梦潇
姚仕元
机构
西南石油大学电气信息学院
油气
自动化
实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期577-579,共3页
文摘
主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)是用特征向量对样本数据进行分析,从而达到降维目的的一种多元统计分析方法。为解决PCA方法用于人脸识别时图像维数高、计算量大的问题,采用了新的特征值分解法并在图像预处理阶段加入了滤波处理。在MATLAB平台上搭建了人脸识别系统,对普通PCA方法和加入滤波预处理的PCA方法进行了比较分析,实验证明了加入滤波处理的系统在性能上具有一定的优越性,对实际应用有着一定的参考价值.
关键词
PCA
特征值分解
人脸识别
滤波
Keywords
PCA
Eigenvalue decomposition
Face recognition
Filtering
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA的人脸识别系统的设计与改进
李梦潇
姚仕元
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
25
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