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一种用于人脸识别的非迭代GLRAM算法
被引量：
5
1
作者
赵扬扬
周水生
武亚静
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期144-150,共7页
利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法.ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别方面都...
利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法.ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别方面都取得了和矩阵广义低秩逼近的迭代算法相近的效果,同时节省了大量的训练时间,而较二维主成分分析,新算法以较大的压缩率取得了更好的图像重建效果和识别率.
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关键词
人脸识别
数据降维
矩阵的广义低秩逼近
二维主成分分析(2DPCA)
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职称材料
题名
一种用于人脸识别的非迭代GLRAM算法
被引量：
5
1
作者
赵扬扬
周水生
武亚静
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期144-150,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61179040
61072144)
文摘
利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法.ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别方面都取得了和矩阵广义低秩逼近的迭代算法相近的效果,同时节省了大量的训练时间,而较二维主成分分析,新算法以较大的压缩率取得了更好的图像重建效果和识别率.
关键词
人脸识别
数据降维
矩阵的广义低秩逼近
二维主成分分析(2DPCA)
Keywords
face recognition
data dimension reduction
generalized low rank approximations of matrices（GLRAM）
two-dimensional principal component analysis（2DPCA）
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于人脸识别的非迭代GLRAM算法
赵扬扬
周水生
武亚静
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
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