| 改进的模块PCA人脸识别新算法 |
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| 引用本文： | 赵鑫,汪维家,曾雅云,熊才伟,任彦嘉. 改进的模块PCA人脸识别新算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 0(2): 161-164,176 |
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| 作者姓名： | 赵鑫 汪维家 曾雅云 熊才伟 任彦嘉 |
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| 作者单位： | 北京交通大学 理学院,北京,100044 |
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| 基金项目： | 大学生创新训练项目(No.274012529)。 |
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| 摘 要： | 由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。一方面,新算法采取了分块方式,将具有同一姿态的图片划分进同一矩阵,以使训练样本更接近于高斯分布。另一方面,新算法对传统PCA算法中前三个主分量加小于1的权重系数,可以减少光照变化对识别率的影响。利用分块和权重系数的共同作用使得PCA不再局限于高斯分布,同时提高识别率。最后在ORL人脸库上进行实验,结果表明新算法优于传统的PCA算法。
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| 关 键 词： | 主成分分析 人脸识别 权重系数 改进的主成分分析(PCA)算法 |
Improved modular PCA face recognition algorithm |
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| ZHAO Xin,WANG Weijia,ZENG Yayun,XIONG Caiwei,REN Yanjia. Improved modular PCA face recognition algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 0(2): 161-164,176 |
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| Authors: | ZHAO Xin WANG Weijia ZENG Yayun XIONG Caiwei REN Yanjia |
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| Affiliation: | ZHAO Xin;WANG Weijia;ZENG Yayun;XIONG Caiwei;REN Yanjia;College of Science, Beijing Jiaotong University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | principal components analysis face recognition weight coefficient improved Principal Component Analysis (PCA)method |
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