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摘要:
文中提出了一种基于外观的线性和非线性人脸识别方法,所用的线性算法有主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA).两种非线性方法分别是核主成分分析(KPCA)及核费希尔分析(KFA),线性降维投影方法基于二阶相依性编码模式信息,非线性方法用于处理三个或更多像素之间的关系.首先通过Gabor对图片进行预处理,然后采用线性、非线性分析进行降维.通过马哈利诺比斯-余弦(Mahcos)度量用于定义两幅图像通过相应的降维技术后的相似性度量.实验表明,当与Gabor小波一同使用时,LDA和KFA的性能最高,分别为CMC和ROC结果的93.33%.通过对AT&T数据库400幅图像的综合分析,发现线性和非线性算法的性能受图像分类数目、图像预处理及识别测试集的人脸图像数目的影响.
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文献信息
篇名 基于线性和非线性算法的高效人脸识别系统
来源期刊 电子科技 学科 工学
关键词 主成分分析 线性判别分析 核主成分分析 核费希尔分析 人脸识别 降维技术
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 82-86
页数 5页 分类号 TP319
字数 5147字 语种 中文
DOI 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.07.016
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作者信息
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1 刘芬 惠州城市职业学院信息学院 6 1 1.0 1.0
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