计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2008年
9期
216-218
,共3页
特征提取%主成分分析%人脸识别
特徵提取%主成分分析%人臉識彆
특정제취%주성분분석%인검식별
为了克服光照变化较大的情况对识别率的影响,提出基于二阶双向二维主成分分析(Sec-(2D)2PCA)的人脸识别方法.丢弃提取人脸图像的(2D)2PCA的前几个反映光照信息的主成分.在剩余图像中再次使用(2D)2PCA方法.Yale人脸库B和Yale人脸库上的试验结果表明,该方法在识别性能上优于2DPCA、(2D)2PCA、Sec-2DPCA方法.
為瞭剋服光照變化較大的情況對識彆率的影響,提齣基于二階雙嚮二維主成分分析(Sec-(2D)2PCA)的人臉識彆方法.丟棄提取人臉圖像的(2D)2PCA的前幾箇反映光照信息的主成分.在剩餘圖像中再次使用(2D)2PCA方法.Yale人臉庫B和Yale人臉庫上的試驗結果錶明,該方法在識彆性能上優于2DPCA、(2D)2PCA、Sec-2DPCA方法.
위료극복광조변화교대적정황대식별솔적영향,제출기우이계쌍향이유주성분분석(Sec-(2D)2PCA)적인검식별방법.주기제취인검도상적(2D)2PCA적전궤개반영광조신식적주성분.재잉여도상중재차사용(2D)2PCA방법.Yale인검고B화Yale인검고상적시험결과표명,해방법재식별성능상우우2DPCA、(2D)2PCA、Sec-2DPCA방법.
