现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2007年
1期
112-114
,共3页
主成分分析%二维主成分分析%数据降维%人脸识别
主成分分析%二維主成分分析%數據降維%人臉識彆
주성분분석%이유주성분분석%수거강유%인검식별
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术.当通过使用PCA变换获得的主成分去重建原始人脸图像时,能使均方误差最小.在传统的PCA基础上,Yang等人提出了2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果.文章对这两种方法做了理论上比较并给予实验数据支持,实验证明,2DPCA在识别方面略优于传统PCA算法.
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人臉識彆技術中一種廣汎應用的數據降維技術.噹通過使用PCA變換穫得的主成分去重建原始人臉圖像時,能使均方誤差最小.在傳統的PCA基礎上,Yang等人提齣瞭2DPCA方法,避免瞭從圖像矩陣嚮一維嚮量的轉換,併在人臉識彆中穫得瞭滿意的效果.文章對這兩種方法做瞭理論上比較併給予實驗數據支持,實驗證明,2DPCA在識彆方麵略優于傳統PCA算法.
주성분분석(Principal Component Analysis,PCA)방법시인검식별기술중일충엄범응용적수거강유기술.당통과사용PCA변환획득적주성분거중건원시인검도상시,능사균방오차최소.재전통적PCA기출상,Yang등인제출료2DPCA방법,피면료종도상구진향일유향량적전환,병재인검식별중획득료만의적효과.문장대저량충방법주료이론상비교병급여실험수거지지,실험증명,2DPCA재식별방면략우우전통PCA산법.
