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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
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期122-124,共3页
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...
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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职称材料
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
1
作者
丁明勇
机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期122-124,共3页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ060711)
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。
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
Keywords
face recognition
symmetry
principal
component
analysis
（PCA）
two-dimensional principal component analysis （tdpca）
Symmetry based
two-dimensional
principal
component
analysis
（S
tdpca）
分类号
TP391 [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
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1
基于对称的二维主成分分析及其在人脸识别中的应用
丁明勇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
3
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