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题名M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用
被引量：2
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作者
王赟
朱嘉钢
陆晓
黄可望
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机构
江南大学物联网工程学院
江南大学物联网应用技术教育部工程研究中心
江南大学晓山股份联合实验室
无锡职业技术学院物联网技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第12期191-195,199,共6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
将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B 3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M-FPCA算法,提出一种彩色M-FPCA新方法。在CVL和FEI人脸库上进行的实验结果表明,M-FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M-FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。
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关键词
主成分分析
因子化主成分分析
模块化FPCA
彩色M—FPCA
特征提取
彩色图像识别
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Keywords
Principal Components Analysis（PCA）
Factored PCA（FPCA）
Modular-FPCA（M-FPCA）
color M-FPCA
feature extraction
color image recognition
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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