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题名基于对称的二维主成分分析及其在人脸识别中的应用
被引量：3
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作者
丁明勇
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机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期122-124,共3页
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基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ060711)
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文摘
在二维主成分分析算法中引入了对称性思想,提出了基于对称的二维主成分分析算法(STDPCA)。在该算法中,首先把人脸图像分解成奇对称图像和偶对称图像,然后分别在这两类图像中进行二维主成分分析,提取所需要的特征。该算法不仅有效利用了二维主成分分析算法的优点,而且也考虑了人脸对称性的特点,因此在人脸识别中有较高的识别率。在著名人脸库ORL、YALE中的实验证明了该算法的有效性。
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关键词
人脸识别
对称性
主成分分析
二维主成分分析
基于对称的二维主成分分析
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Keywords
face recognition
symmetry
principal component analysis （PCA）
two-dimensional principal component analysis （TDPCA）
symmetry based two-dimensional principal component analysis （stdpca）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于对称非迭代双边2DPCA的人脸识别
被引量：5
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作者
罗婵娟
朱嘉钢
黄可望
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机构
江南大学物联网工程学院
无锡职业技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第3期926-929,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61170120)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011147)
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文摘
结合人脸图像的对称性在非迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了对称非迭代双边二维主成分分析(SNIB2DPCA)的人脸识别方法。该方法引入镜像变换,根据奇偶分解原理分别生成奇、偶对称样本,用NIB2DPCA分别对奇偶对称样本提取特征,通过奇偶加权因子对奇偶对称样本的特征矩阵进行组合得到最终的分类特征矩阵,最后用最近邻分类器分类。在Yale、ORL和YaleB人脸库上的实验表明该方法不仅显著提高了识别率,而且对光照影响有一定的鲁棒性。
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关键词
人脸识别
镜像对称性
二维主成分分析
非迭代双边二维主成分分析
对称非迭代双边二维主成分
分析
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Keywords
face recognition
mirror symmetry
two dimensional principal component analysis（2DPCA）
non-iteration bilate-ral projection based 2DPCA（NIB2DPCA）
symmetrical non-iteration bilateral projection based 2DPCA（SNIB2DPCA）
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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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