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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2008年
6期
100-101,83
,共3页
人脸识别%特殊人脸%独立成分%回归分析%假设检验
人臉識彆%特殊人臉%獨立成分%迴歸分析%假設檢驗
인검식별%특수인검%독립성분%회귀분석%가설검험
传统的二维人脸识别方法的识别效果受人脸图像由于光照、表情、视角和饰物等的影响(统称为特殊人脸)很大.独立成分分析能有效地提取人脸特征,且所提取的特征具有高阶不相关性.回归分析具有良好的线性相关性分析能力.提出了基于独立成分分析和回归分析相结合的人脸识别方法,实验结果表明,与传统的主分量分析算法与K-最近邻分类器结合的人脸识别方法相比,该方法对特殊人脸图像的识别具有相当的优势.
傳統的二維人臉識彆方法的識彆效果受人臉圖像由于光照、錶情、視角和飾物等的影響(統稱為特殊人臉)很大.獨立成分分析能有效地提取人臉特徵,且所提取的特徵具有高階不相關性.迴歸分析具有良好的線性相關性分析能力.提齣瞭基于獨立成分分析和迴歸分析相結閤的人臉識彆方法,實驗結果錶明,與傳統的主分量分析算法與K-最近鄰分類器結閤的人臉識彆方法相比,該方法對特殊人臉圖像的識彆具有相噹的優勢.
전통적이유인검식별방법적식별효과수인검도상유우광조、표정、시각화식물등적영향(통칭위특수인검)흔대.독립성분분석능유효지제취인검특정,차소제취적특정구유고계불상관성.회귀분석구유량호적선성상관성분석능력.제출료기우독립성분분석화회귀분석상결합적인검식별방법,실험결과표명,여전통적주분량분석산법여K-최근린분류기결합적인검식별방법상비,해방법대특수인검도상적식별구유상당적우세.
