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| 基于复主分量分析的人脸识别 | |
| 引用本文： | 高秀梅,甘岚,杨健.基于复主分量分析的人脸识别[J].计算机与现代化,2003(5):37-39. |
| 作者姓名： | 高秀梅 甘岚 杨健 |
| 作者单位： | 1. 淮阴师范学院数学系,江苏,淮阴,223001;南京理工大学计算机科学系,江苏,南京,210094 2. 华东交通大学信息学院,江西,南昌,330013;南京理工大学计算机科学系,江苏,南京,210094 3. 南京理工大学计算机科学系,江苏,南京,210094 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60072034)。 |
| 摘 要： | 提出了一种基于复主分量分析的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K—L变换分别降低原始图像空间的维数，得到高维原始图像的两种简约表示。然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起，通过运用复主分量分析，来抽取人脸图像的有效鉴别特征。最后在0RL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Eigenfaces和Fisherfaces方法，而且仅用27个特征识别率就达到96％。 |
| 关 键 词： | 人脸识别 人脸图像 模式识别 复主分量分析 特征抽取 特征融合 |
| 文章编号： | 1006-2475(2003)05-0037-03 |
| 修稿时间： | 2003年2月19日 |
Face Recognition Based on Principal Component Analysis in the Complex Space |
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| Abstract: | |
| Keywords: | feature fusion complex principal component analysis feature extraction face recognition |
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