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PCA算法及其在人脸识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
线性特征提取在人脸识别中的应用非常广泛,PCA是其主要方法之一,本文详细介绍了它所基于的K-L变换原理,实现了一个基于该算法的人脸识别系统,并用ORL人脸数据进行了实验验证.实验证明该方法是基本可行的,对实际应用有一定的参考价值. 相似文献
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谢永林 《计算机工程与应用》2010,46(19):189-192
线性特征提取在人脸识别中的应用非常广泛,LDA是其主要方法之一,它基于Fisher 判别准则,然而,当人脸训练样本数小于人脸样本向量的维数时,变换矩阵将无法直接得到,因此线性判别分析过程失效。采用了一种改进的基于Fisher 准则的LDA方法,针对小样本问题提出了一种有效地解决类内散布矩阵奇异的方法,而且用ORL人脸数据进行了实验验证。实验证明该方法在正确识别率方面表现突出。 相似文献
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