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基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析

Face Recognition Based on Linear Transformation Theory

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【作者】 谭子尤梁靖

【Author】 TAN Zi-you1,LIANG Jing2(1.College of Physics Science and Information Engineering,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China;2.School of Automation EngineeringUniversity of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China)

【机构】 吉首大学物理科学与信息工程学院电子科技大学自动化工程学院

【摘要】 阐述了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别方法,分析了该方法在矩阵理论中的来源和算法,提出了PCA+2DPCA分析方法,并采用2DPCA求出特征向量,PCA进行最优压缩,从而降低了维数.

【Abstract】 This paper mainly introduces the application of linear transformation matrix in pattern recognition,face recognition based on Principal Component Analysis(PCA) and Two-dimensional Principal Component Analysis(2DPCA).and the source and algorithm in matrix theory.A kind of innovative method of analyzing is put forward,namely PCA+2DPCA,which is to get the engenvector through 2DPCA and achieve the optimal compress through PCA,and thus reduce the number of dimensions.

【关键词】 线性变换人脸识别PCA2DPCAPCA+2DPCA
【Key words】 linear transformationface recognitionPCA2DPCAPCA+2DPCA
【基金】 湖南省教育厅科学研究资助项目(10C1088)
  • 【文献出处】 吉首大学学报(自然科学版) ,Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition) , 编辑部邮箱 ,2011年03期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】9
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