基于B2DPCA和极端学习机的人脸识别

• 作者: 安建成 赵永卿
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 B2DPCA ELM 降维技术 识别率
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 175-178
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3948字
• 语种: 中文

摘要

介绍一种新的基于双向二维主成分分析(B2DPCA)和极端学习机(ELM)的人脸识别方法,该方法是根据人脸曲波图像分解和一种改进的降维技术,通过B2DPCA生成识别特征集来提高分类精度.该方法还能够有效地提高分类正确率和降低对原型数量的依赖.通过做大量的实验,把结果和现存技术相比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安建成	太原理工大学计算机科学与技术学院	34	182	8.0	11.0
2	赵永卿	太原理工大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0