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基于贝叶斯决策理论和主成分分析的人脸识别
【机构】 北京理工大学计算机科学与工程系；
【摘要】 本文提出了一种新的基于贝叶斯(Bayesian)决策理论和主成分分析(Principalcomponent Analvsis,PCA)的人脸识别方法。该方法首先利用主成分分析方法提取人脸特征,然后使用基于最小错误率的贝叶斯决策规则进行分类。与传统的PCA方法相比较,该方法不是基于某种距离准则进行分类,而是使用了基于最小错误率的贝叶斯决策规则进行分类。通过对ORL人脸数据库和FERET人脸数据库进行的试验证明,该方法与传统的PCA方法相比可以在不增加运算量的情况下大大提高识别率。
- 【会议录名称】 第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集
- 【会议名称】第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会
- 【会议时间】2004-11
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】TP391.41
- 【主办单位】中国感光学会数字成像技术专业委员会、中国感光学会活动影像专业委员会