| 基于PCA和核FDA的人脸识别研究 |
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| 引用本文： | 孙琳,秦文华,吴冬梅.基于PCA和核FDA的人脸识别研究[J].通信技术,2011,44(4):19-20,24. |
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| 作者姓名： | 孙琳 秦文华 吴冬梅 |
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| 作者单位： | 曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜,273165 |
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| 摘 要： | 基于主分量分析的特征脸识别是人脸识别中重要的识别方法,具有简单、实用等特点。Fisher判别分析是统计分析一种常用的降维方法,多类Fisher判别分析在模式识别领域得到广泛应用。核方法技术是设计全局非线性算法最流行的工具之一,应用核方法技术使得低维空间线性不可分的样本在高维空间线性可分。先对ORL人脸数据库中的图像应用主分量分析提取主分量,再应用核Fisher判别方法把特征向量做隐式变换,最后把得到的数据采用k-紧邻分类器进行分类识别,并对实验结果做了比较分析。
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| 关 键 词： | 主成份分析 Fisher判别分析 核方法 |
Study on Face Recognition based on PCA and Kernel FDA |
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| SUN Lin,QIN Wen-hua,WU Dong-mei.Study on Face Recognition based on PCA and Kernel FDA[J].Communications Technology,2011,44(4):19-20,24. |
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| Authors: | SUN Lin QIN Wen-hua WU Dong-mei |
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| Affiliation: | SUN Lin,QIN Wen-hua,WU Dong-mei(College of Physics and Engineering,Qufu Normal University,Qufu Shandong 273165,China) |
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| Abstract: | Face recognition based on principle components analysis is an important method for pattern recognition with simplicity and practicability.Fisher discriminative analysis is a method for dimensionality reduction.And multi-class Fisher discriminative analysis is applied in the community of pattern recognition.Kernel method is the most popular and powerful tool for the design of global nonlinear algorithm.Low-dimension samples,which are not separated linearly,can be separated in high dimension space if they are... |
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| Keywords: | principal component analysis Fisher discriminative analysis kernel method |
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