主成分分析在人脸识别研究中的应用

• 作者: 赵庆苓
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: PCA算法 主成分分析 人脸识别
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 67-71
• 分类号: TP309
• 字数: 3161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5269.2010.05.018

摘要

PCA(Principal Component Analysis),主成分分析方法,是一种得到广泛应用的人脸识别方法.PCA算法提供了一个高维和低维空间的线性变换矩阵, 就是利用低维特征向量来表示原始样本信息,利用变换矩阵可以得到一个特征子空间,即特征脸.进行识别时,把待识别的人脸向其投影,采用最近邻法得到最近的点,最终识别该人的身份.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵庆苓	电子科技大学自动化学院	3	16	2.0	3.0