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摘要:
在对二维局部保持鉴别分析(2DLPDA)研究的过程中,发现在将样本分块后,对相同位置的块组成的新的样本集独自使用2DLPDA方法,可以有效地将测试样本的类别锁定在一个很小的范围内。由此提出一种基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法。在第一阶段首先对样本进行分块,然后独立对相同位置块所组成的新样本集进行2DLPDA,并以此提取出测试样本被锁定的类别范围;之后在该缩小的类别范围内,进行二级人脸识别过程。提出两种方案,一种是二级采用协同表示分类( CRC)算法,另一种是二级采用最近邻分类( NNC)算法来对测试样本的类别进行进一步的识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,所提出的方法对于提高识别率有效。
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文献信息
篇名 基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 局部保持鉴别分析 协同表示分类 最近邻分类 二级人脸识别
年,卷(期) 2015,(z2) 所属期刊栏目 虚拟现实与数字媒体
研究方向 页码范围 254-257
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3873字 语种 中文
DOI
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 陈才扣 扬州大学信息工程学院 65 397 11.0 17.0
2 赵春晖 扬州大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部保持鉴别分析
协同表示分类
最近邻分类
二级人脸识别
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
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62-110
1981
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20189
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