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基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的入脸识别技术
  • ISSN号：1000-1220
  • 期刊名称：《小型微型计算机系统》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[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]
  • 作者机构：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105, [2]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082, [3]Department of Mechanical and Industrial Engineering, Toronto University, Ontario, Canada M5S 3G8
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（60234030）资助;湖南省自然科学基金项目（02jjy2091）资助.
作者： 石跃祥[1,2,3], 蔡自兴[2], 王学武[1], B. Benhabib[3]
关键词： 人脸识别, 主成分分析, FISHER线性判别分析, face recognition , PCA , fisher LDA
中文摘要：

通过对主成分分析法（PCA）的数学公式进行改进，使其具有灰度归一化操作能力，从而克服光照对目标的影响，再将改进后的主成分分析法和Fisher线性判别分析方法组合起来用于人脸识别，在ORL人脸数据库上进行了实验，取得了满意的识别效果．

英文摘要：

Presented an improved algorithm of PCA. It can solve the affection problem of image gray using withdraw. This algorithm was combined with Fisher Linear Distinguish Analysis. Then the combination has been used in face recognition. The experiment results give the effect support to the algorithm from ORL.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编：林浒
  • 地址：沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编：110168
  • 邮箱：xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话：024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1220
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:23212