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一种改进的2DPCA人脸识别方法
被引量：
11
1
作者
韩晓翠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第25期185-187,共3页
在小样本情况下,传统的2DPCA算法中采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,为了解决这个问题,提出了一种基于样本中间值的2DPCA人脸识别算法(M2DPCA),该算法采用训练样本的中间值代替训练样本的平均值,以此重建总体散布...
在小样本情况下,传统的2DPCA算法中采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,为了解决这个问题,提出了一种基于样本中间值的2DPCA人脸识别算法(M2DPCA),该算法采用训练样本的中间值代替训练样本的平均值,以此重建总体散布矩阵。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果证明,新方法可以有效改善识别性能,优于传统的PCA和2DPCA方法。
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关键词
人脸识别
二维主成分分析
样本中间值
特征提取
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职称材料
题名
一种改进的2DPCA人脸识别方法
被引量：
11
1
作者
韩晓翠
机构
临沂师范学院信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第25期185-187,共3页
文摘
在小样本情况下,传统的2DPCA算法中采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,为了解决这个问题,提出了一种基于样本中间值的2DPCA人脸识别算法(M2DPCA),该算法采用训练样本的中间值代替训练样本的平均值,以此重建总体散布矩阵。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果证明,新方法可以有效改善识别性能,优于传统的PCA和2DPCA方法。
关键词
人脸识别
二维主成分分析
样本中间值
特征提取
Keywords
face recognition
Two-Dimension Principal Component Analysis（2DPCA）
sample median
feature extraction
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
一种改进的2DPCA人脸识别方法
韩晓翠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
11
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