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基于ED—PKPCA算法的人脸识别技术
  • ISSN号：0217-9822
  • 期刊名称：《电子科学学刊：英文版》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]北京交通大学,100044
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60472033）--“复杂背景下的人脸自动识别与跟踪”.
作者： 盛杰成[1]
关键词： ED—PKPCA, 核主元分析, 样本库, 欧式距离, 人脸识别
中文摘要：

人脸识别引入一种新的具有先验类别信息的非线性主元分析算法ED—PKPCA，通过将样本类内差和类间差融入总体方差中，以求分类效果更好。通过选建样本库，减少特征向量维数，利用欧式距离进行分类器设计，简化计算。实验结果表明，在人脸识别技术中，该算法明显优于KPCA算法，识别效果较好。

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期刊信息
  • 《电子科学学刊：英文版》
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所
  • 主编：朱敏慧
  • 地址：北京2702信箱
  • 邮编：100080
  • 邮箱：jc@mail.ie.ac.cn
  • 电话：010-62551772
  • 国际标准刊号：ISSN：0217-9822
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2003/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库
  • 被引量:73