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一种基于完全2DPCA的二次特征选择方法
1
作者
武妍
夏莹
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期223-224,227,共3页
提出一种基于完全二维主元分析(2DPCA)的二次特征选择方法用于人脸识别。该方法针对PCA及其改进方法的不足,结合完全2DPCA方法,用免疫算法和基于最近邻分类器的5阶交叉验证方法完成对人脸特征二次选择。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数...
提出一种基于完全二维主元分析(2DPCA)的二次特征选择方法用于人脸识别。该方法针对PCA及其改进方法的不足,结合完全2DPCA方法,用免疫算法和基于最近邻分类器的5阶交叉验证方法完成对人脸特征二次选择。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果表明,该方法识别效果较好。
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关键词
人脸识别
完全二维主元分析
免疫算法
最近邻分类器
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职称材料
题名
一种基于完全2DPCA的二次特征选择方法
1
作者
武妍
夏莹
机构
同济大学计算机科学与技术系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期223-224,227,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475019)
文摘
提出一种基于完全二维主元分析(2DPCA)的二次特征选择方法用于人脸识别。该方法针对PCA及其改进方法的不足,结合完全2DPCA方法,用免疫算法和基于最近邻分类器的5阶交叉验证方法完成对人脸特征二次选择。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果表明,该方法识别效果较好。
关键词
人脸识别
完全二维主元分析
免疫算法
最近邻分类器
Keywords
face recognition
complete Two-dimensional Principle Component Analysis(2DPCA)
immune algorithm
nearest neighbor classifier
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于完全2DPCA的二次特征选择方法
武妍
夏莹
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
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