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基于非相关多线性主成分分析的人脸识别算法
被引量：
5
1
作者
杨凌云
秦岸
《无线电通信技术》
2016年第1期73-75,98,共4页
针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至...
针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至向量的过程,可直接获取原张量数据的绝大部分非相关特征,提取的特征再通过经典算法LDA处理。利用AT&T人脸数据库对该算法进行了实验,实验数据分析显示该算法优于其他同类算法。
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关键词
张量
非相关多线性主成分分析(UMPCA)
线性判别分析(LDA)
特征提取
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题名
基于非相关多线性主成分分析的人脸识别算法
被引量：
5
1
作者
杨凌云
秦岸
机构
安徽师范大学物理与电子
信息
学院
重庆市公安局巴南区分局科技信息化科
出处
《无线电通信技术》
2016年第1期73-75,98,共4页
文摘
针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至向量的过程,可直接获取原张量数据的绝大部分非相关特征,提取的特征再通过经典算法LDA处理。利用AT&T人脸数据库对该算法进行了实验,实验数据分析显示该算法优于其他同类算法。
关键词
张量
非相关多线性主成分分析(UMPCA)
线性判别分析(LDA)
特征提取
Keywords
tensor object
uncorrelated multilinear principal component analysis
linear discriminant analysis
feature extraction
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于非相关多线性主成分分析的人脸识别算法
杨凌云
秦岸
《无线电通信技术》
2016
5
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