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基于ICA的多姿态人脸表示被引量：2: 1; 作者王刚刘伟冯贵玉《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期84-87,共4页; 将独立成分分析(ICA)应用于多姿态人脸识别。对比分析了ICA和主成分分析(PCA)两种人脸识别方法的差异,并重点研究了多姿态人脸的独立成分(IC)表示。在基于权向量幅值的方法基础上,引入了基于比例因子的IC核选择的新方法。实验表明,新方... 展开更多; 关键词独立成分分析多姿态人脸表示比例因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于偏最小二乘分析的人脸表示与识别: 2; 作者孙权森陈强夏德深《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第1期1-5,共5页; 基于偏最小二乘回归分析,提出了一种新的人脸表示与重构方法.与主成分分析相比,通过偏最小二乘所抽取的低维人脸表示特征具有更好的分类性能.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,基于偏最小二乘方法对于测试图像进行重构优于主成分分析方... 展开更多; 关键词偏最小二乘主成分分析人脸表示人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法被引量：24: 3; 作者曾岳冯大政《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期769-774,共6页; 该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分... 展开更多; 关键词人脸识别人脸表示主成分分析法(PCA) 2维主成分分析法(2DPCA); 在线阅读下载PDF 职称材料