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摘要:
对人脸图像进行二维Fisher鉴别分析(2D—FDA)的特称抽取与最临近支持向量机(ProximalSVM)的分类进行组合。首先把人脸图像按测试样本和训练样本进行划分。对训练样本进行2D—FDA特征抽取,得到抽取不同特征数目的具有最大鉴别信息的特征向量。然后再把此特征向量与测试样本相结合,用最简单的支持向量机进行分类,得到比用最小欧氏距离方法更高的识别效率,从而说明这两种方法的组合在人脸识别应用中发挥了各自的优点。
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文献信息
篇名 2D—FDA和ProximalSVM在人脸识别上的联合应用
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 二维Fisher鉴别分析 最临近支持向量机 特征抽取 人脸识别
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3513-3515
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓辉 韩山师范学院数学与信息技术系 11 22 3.0 4.0
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研究主题发展历程
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二维Fisher鉴别分析
最临近支持向量机
特征抽取
人脸识别
研究起点
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研究分支
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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