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多角度不同表情下的人脸识别
被引量：
4
1
作者
李春明
李玉山
+1 位作者
张大朴
刘洋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第2期223-224,229,共3页
多角度及不同表情下的人脸识别是人脸识别领域的一个难题。本文将二维主元素分析法与贝叶斯判据相结合设计了多角度不同表情下的人脸识别算法。首先,利用二维主元素分析法计算人脸的特征矢量空间,并将训练集和测试集中的数据向该特征矢...
多角度及不同表情下的人脸识别是人脸识别领域的一个难题。本文将二维主元素分析法与贝叶斯判据相结合设计了多角度不同表情下的人脸识别算法。首先,利用二维主元素分析法计算人脸的特征矢量空间,并将训练集和测试集中的数据向该特征矢量空间进行投影,然后使用贝叶斯判据进行识别。该方法集中了二维主元素分析法计算简单、速度快及统计分类器识别率高的优点。实验结果显示,该方法计算简单,对具有表情变化及不同角度的人脸的识别率高。
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关键词
二维
pca
贝叶斯判据
人脸识别
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题名
多角度不同表情下的人脸识别
被引量：
4
1
作者
李春明
李玉山
张大朴
刘洋
机构
西安电子科技大学电路CAD研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第2期223-224,229,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60172004)
教育部博士点基金项目(20010701003)
文摘
多角度及不同表情下的人脸识别是人脸识别领域的一个难题。本文将二维主元素分析法与贝叶斯判据相结合设计了多角度不同表情下的人脸识别算法。首先,利用二维主元素分析法计算人脸的特征矢量空间,并将训练集和测试集中的数据向该特征矢量空间进行投影,然后使用贝叶斯判据进行识别。该方法集中了二维主元素分析法计算简单、速度快及统计分类器识别率高的优点。实验结果显示,该方法计算简单,对具有表情变化及不同角度的人脸的识别率高。
关键词
二维
pca
贝叶斯判据
人脸识别
Keywords
2d pca
,
bayes rule
,
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多角度不同表情下的人脸识别
李春明
李玉山
张大朴
刘洋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006
4
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