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摘要:
针对目前人脸识别算法的误识率高、鲁棒性差等不足,设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法,以获得更优的人脸识别结果.首先对人脸图像进行分块,提取每个子块的局部特征,并判别分析提取人脸的全局特征;然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量;最后采用最小二乘支持向量机根据"一对多"的原则建立光照人脸识别的多分类器,并对多个人脸数据库进行仿真实验.实验结果表明,该算法可找到最优人脸识别特征子集,降低光照人脸的误识率,人脸识别速度得到明显提升,且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.
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文献信息
篇名 基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 人脸识别 特征选择 判别分析 人脸分类器 识别速度
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 355-360
页数 6页 分类号 TP391
字数 3123字 语种 中文
DOI 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018.02.28
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 王银花 铜陵学院电气工程学院 20 88 5.0 9.0
2 王忠良 铜陵学院电气工程学院 12 58 5.0 7.0
3 王丽萍 4 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
特征选择
判别分析
人脸分类器
识别速度
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
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
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