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摘要:
针对(2D)2PCA无法保存某些重要局部特征的问题,提出了一种分块双向二维主成分分析融合局部特征方法。首先,将图像分解为互不重叠的子块,每个子块包含重要的局部信息,利用(2D)2PCA对子块进行特征提取并投影到特征子空间;然后,对每个子块分别设计一个分类器并在一定置信度范围内判别测试样本所属类别。最后,根据所有子块所属类别的置信度之和完成人脸分类。在四个人脸识别数据库上的实验结果表明,相比其它几种人脸识别算法,所提方法取得了更高的识别精度。
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文献信息
篇名 分块双向2 DPCA融合局部特征的人脸识别
来源期刊 激光杂志 学科 工学
关键词 人脸识别 双向二维主成分分析 特征提取 局部特征 置信度
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 光全息与信息处理
研究方向 页码范围 40-45
页数 6页 分类号 TN911
字数 6118字 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.jgzz.2015.01.040
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 刘海 22 62 4.0 7.0
2 杨叶芬 19 34 3.0 5.0
3 叶成景 13 31 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (57)
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
双向二维主成分分析
特征提取
局部特征
置信度
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
激光杂志
月刊
0253-2743
50-1085/TN
大16开
重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼1405室
78-9
1975
chi
出版文献量(篇)
8154
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