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用于人脸识别的两类主成分分析融合
被引量：
6
1
作者
杨军
张秀琼
+1 位作者
高志升
袁红照
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第1期194-195,199,共3页
分析了基于总体离散度矩阵和总类间离散度矩阵的主成分分析的原理。利用两种方法分别提取人脸特征并进行识别。对两种方法获得的结果进行了特征层融合和决策层融合,基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于单一的主成分分析方法。
关键词
人脸识别
主成分分析
总体离散度矩阵
类间
离散
度
矩阵
数据融合
在线阅读
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职称材料
题名
用于人脸识别的两类主成分分析融合
被引量：
6
1
作者
杨军
张秀琼
高志升
袁红照
机构
四川师范大学计算机科学学院
四川大学图形图像研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第1期194-195,199,共3页
基金
国家自然科学基金No.60736046
四川师范大学校级科研基金(No.06lk021)~~
文摘
分析了基于总体离散度矩阵和总类间离散度矩阵的主成分分析的原理。利用两种方法分别提取人脸特征并进行识别。对两种方法获得的结果进行了特征层融合和决策层融合,基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于单一的主成分分析方法。
关键词
人脸识别
主成分分析
总体离散度矩阵
类间
离散
度
矩阵
数据融合
Keywords
face recognition
Principal Component Analysis（PCA）
global scatter matrix
between-class scatter matrix
data fusion
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
操作
1
用于人脸识别的两类主成分分析融合
杨军
张秀琼
高志升
袁红照
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
6
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