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摘要:
在应用于人脸识别领域的主分量分析(PCA)算法中,为了降低与外界光照变化相关的特征向量对提取特征的影响,提出了一种改进的主分量分析(MPCA)算法,利用相对应的标准方差对提取的特征矢量元素进行归一化处理.采用耶鲁大学的2个人脸数据库(Yale face database和Yaleface database B)进行了验证,实验结果表明,对于正面人脸和具有小角度姿态变化情况下的人脸,提出方法的性能优于传统的PCA和LDA(线性判别分析)算法,而运算量和PCA算法相同,大大低于LDA算法.
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文献信息
篇名 改进的人脸识别主分量分析算法
来源期刊 东南大学学报(英文版) 学科 工学
关键词 人脸识别 主分量分析 线性判别分析
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 26-30
页数 5页 分类号 TN3
字数 781字 语种 英文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7985.2006.01.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹采荣 东南大学无线电工程系 153 2088 25.0 40.0
2 罗琳 东南大学无线电工程系 17 127 7.0 11.0
3 仰枫帆 南京航空航天大学电子工程系 47 108 6.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
主分量分析
线性判别分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
季刊
1003-7985
32-1325/N
大16开
南京四牌楼2号
1984
eng
出版文献量(篇)
2004
总下载数(次)
1
总被引数(次)
8843
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