| 基于主成分分析的超声人脸识别算法研究 |
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| 引用本文： | 王婧瑶,许勇,曹本希,杨军. 基于主成分分析的超声人脸识别算法研究[J]. 计算机工程与设计, 2013, 34(8) |
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| 作者姓名： | 王婧瑶 许勇 曹本希 杨军 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院声学研究所通信声学实验室,北京,100190
2. 中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室,北京,100190 |
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| 摘 要： | 针对超声波探测人脸识别系统中多通道探测模式,从数据融合的角度对特征进行了优化,研究了基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的数据降维和人脸特征提取算法.利用该算法对100人的自由表情样本进行特征提取,在保证识别率超过80％前提下,可显著降低特征向量的维数达80％以上,提高系统速度85％以上.实验结果表明,PCA算法能有效降低特征数据的维数,提高运算速度.
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| 关 键 词： | 主成分分析 一维距离像 K近邻分类器 感知器算法 超声人脸识别 |
Ultrasonic face recognition algorithm based on principal component analysis |
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| WANG Jing-yao , XU Yong , CAO Ben-xi , YANG Jun. Ultrasonic face recognition algorithm based on principal component analysis[J]. Computer Engineering and Design, 2013, 34(8) |
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| Authors: | WANG Jing-yao XU Yong CAO Ben-xi YANG Jun |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PCA HRRP KNN perception algorithm ultrasonic face recognition |
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