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基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法
被引量：
7
1
作者
温福喜
刘宏伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第8期201-203,共3页
提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更...
提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。
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关键词
人脸识别
二
维
主分量
分析
二维线性可分性分析
分类器融合
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职称材料
题名
基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法
被引量：
7
1
作者
温福喜
刘宏伟
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第8期201-203,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60302009)
陕西省自然科学基金资助项目(2005F35)
文摘
提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。
关键词
人脸识别
二
维
主分量
分析
二维线性可分性分析
分类器融合
Keywords
face recognition
two-dimensional principal component analysis
two-dimensional linear discriminate analysis
classifier combination
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法
温福喜
刘宏伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
7
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