| 基于改进核典型相关分析的人脸识别方法 |
| |
| 引用本文： | 胡仿民. 基于改进核典型相关分析的人脸识别方法[J]. 计算机工程与设计, 2009, 30(5) |
| |
| 作者姓名： | 胡仿民 |
| |
| 作者单位： | 兰州交通大学数理与软件工程学院,甘肃,兰州,730070 |
| |
| 摘 要： | 标准KCCA方法需要存储和计算核矩阵,而核矩阵的大小是训练样本数的平方,随着样本数的增加,计算量逐渐增大、特征提取缓慢.为了提高特征提取的效率,提出了一种基于特征向量集的KCCA特征提取方法.采用特征选择方法,选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS).用KCCA进行特征提取,将计算复杂度由O(n3)降到O(Nl2)(L<
|
| 关 键 词： | 人脸识别 核典型相关分析 特征向量选择 支持向量数据描述 特征提取 |
Face recognition based on improved kernel CCA |
| |
| HU Fang-min. Face recognition based on improved kernel CCA[J]. Computer Engineering and Design, 2009, 30(5) |
| |
| Authors: | HU Fang-min |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
