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图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法
被引量：
4
1
作者
万倬
朱嘉钢
陆晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期177-183,共7页
在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征...
在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。
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关键词
彩色人脸识别
二
维
主
成分
分析
法(2
dpca
)
多方向
无迭
代
双边
二
维
主
成分
分析
(
mdnib
2
dpca
)
分数等级融合
特征抽取
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职称材料
题名
图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法
被引量：
4
1
作者
万倬
朱嘉钢
陆晓
机构
江南大学物联网应用技术教育部工程研究中心
江南大学晓山股份联合实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期177-183,共7页
基金
江苏省产学研项目(No.BY2013015-40)
文摘
在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。
关键词
彩色人脸识别
二
维
主
成分
分析
法(2
dpca
)
多方向
无迭
代
双边
二
维
主
成分
分析
(
mdnib
2
dpca
)
分数等级融合
特征抽取
Keywords
color face recognition
Two Dimensional Principal Component Analysis（
2
dpca
）
Multi-Directional Non-Iteration Bilateral projection based
2
dpca
（
mdnib
2
dpca
）
score level fusion
feature extraction
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法
万倬
朱嘉钢
陆晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
4
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