一種基于KPCA與LDA的人臉識別改進算法 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aet | |
文檔大小:487 K | |
標(biāo)簽: 核主元分析 線性判別分析 人臉識別 | |
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文檔介紹:提出一種核主元分析和線性判別分析相結(jié)合的人臉特征識別改進算法。采用核主元分析法對人臉特征信息數(shù)據(jù)進行主分量提取,以消除數(shù)據(jù)特征間的相關(guān)性和壓縮特征向量的維數(shù)。通過引入成對加權(quán)Fisher準(zhǔn)則和正則化規(guī)則對線性判別分析法進行改進,進而實現(xiàn)人臉的自動識別?;贠RL人臉庫進行的實驗表明,此改進算法能夠有效識別庫中的人臉,識別率達91.7%,與K近鄰法和主元分析法相比有較高的識別率。 | |
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