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摘要:
提出了融合小波变换和自适应类增广PCA(CAPCA)的人脸识别算法.用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,再利用自适应的类增广PCA方法对小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,从而达到进一步降维的目的.不同于类增广PCA,该方法不需要构建样本的类间信息,使用起来更加灵活,又由于小波变换对图像的预处理,算法的识别率和耗时也得到了进一步的优化.Yale和FERET库上的实验表明了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 融合小波和自适应类增广PCA的人脸识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 人脸识别 类增广PCA 小波变换 特征提取
年,卷(期) 2011,(35) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 199-202
页数 分类号 TP391
字数 3820字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.35.056
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 梁久祯 江南大学物联网工程学院 74 332 10.0 13.0
2 赵冬娟 江南大学物联网工程学院 3 19 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
类增广PCA
小波变换
特征提取
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
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