计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2009年
2期
261-264
,共4页
人脸识别%特征选择%主成分分析%Gabor特征%回归分析
人臉識彆%特徵選擇%主成分分析%Gabor特徵%迴歸分析
인검식별%특정선택%주성분분석%Gabor특정%회귀분석
在基于子空间分析的人脸识别中,通常是按照特征值的大小来确认主成分的重要性,并以此为基础构造一个固定的特征子空间.通过人脸图像重建分析,发现固定的特征子空间会给人脸识别带来误差,于是采用多元线性回归分析理论,提出一个动态主成分子空间构造算法.在此基础上,得到了动态PCA(主成分分析)算法和基于Gabor特征的动态PCA算法.由ORL和Georgia Tech人脸数据库上的实验结果表明,该算法不仅减少了主成分数目,而且提高了识别率.
在基于子空間分析的人臉識彆中,通常是按照特徵值的大小來確認主成分的重要性,併以此為基礎構造一箇固定的特徵子空間.通過人臉圖像重建分析,髮現固定的特徵子空間會給人臉識彆帶來誤差,于是採用多元線性迴歸分析理論,提齣一箇動態主成分子空間構造算法.在此基礎上,得到瞭動態PCA(主成分分析)算法和基于Gabor特徵的動態PCA算法.由ORL和Georgia Tech人臉數據庫上的實驗結果錶明,該算法不僅減少瞭主成分數目,而且提高瞭識彆率.
재기우자공간분석적인검식별중,통상시안조특정치적대소래학인주성분적중요성,병이차위기출구조일개고정적특정자공간.통과인검도상중건분석,발현고정적특정자공간회급인검식별대래오차,우시채용다원선성회귀분석이론,제출일개동태주성분자공간구조산법.재차기출상,득도료동태PCA(주성분분석)산법화기우Gabor특정적동태PCA산법.유ORL화Georgia Tech인검수거고상적실험결과표명,해산법불부감소료주성분수목,이차제고료식별솔.
