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基于特征加权的人脸识别
被引量:
1
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作者
朱玉莲
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2584-2585,共2页
现有的人脸识别方法通常未考虑不同特征或像素对识别结果的影响。实际上,人脸面部不同特征在人脸识别过程中的作用是不同的。研究了各个特征在识别中的作用,分别采用三种加权方法对人脸图像进行了预处理,并应用流行的人脸识别方法(联想...
现有的人脸识别方法通常未考虑不同特征或像素对识别结果的影响。实际上,人脸面部不同特征在人脸识别过程中的作用是不同的。研究了各个特征在识别中的作用,分别采用三种加权方法对人脸图像进行了预处理,并应用流行的人脸识别方法(联想记忆、主分量分析和Fisher线性判别分析)进行识别。最后用标准人脸库ORL进行了实验,实验结果表明特征加权方法对人脸识别是有效且通用的。
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关键词
人脸识别
联想记忆
主分量分析
FISHER线性判别分析
特征
(
混合
)
加权
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职称材料
题名
基于特征加权的人脸识别
被引量:
1
1
作者
朱玉莲
机构
南京航空航天大学计算中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2584-2585,共2页
文摘
现有的人脸识别方法通常未考虑不同特征或像素对识别结果的影响。实际上,人脸面部不同特征在人脸识别过程中的作用是不同的。研究了各个特征在识别中的作用,分别采用三种加权方法对人脸图像进行了预处理,并应用流行的人脸识别方法(联想记忆、主分量分析和Fisher线性判别分析)进行识别。最后用标准人脸库ORL进行了实验,实验结果表明特征加权方法对人脸识别是有效且通用的。
关键词
人脸识别
联想记忆
主分量分析
FISHER线性判别分析
特征
(
混合
)
加权
Keywords
face recognition
association memory
principal component analysis (PCA)
Fisher linear discriminant analysis (FLDA)
feature weighted
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于特征加权的人脸识别
朱玉莲
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
1
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