计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2014年
3期
666-676
,共11页
阮越%陈汉武%刘志昊%张俊%朱皖宁
阮越%陳漢武%劉誌昊%張俊%硃皖寧
원월%진한무%류지호%장준%주환저
主成分分析%人脸识别%量子计算%算术编码%Grover算法
主成分分析%人臉識彆%量子計算%算術編碼%Grover算法
주성분분석%인검식별%양자계산%산술편마%Grover산법
principal component analysis%human facial recognition%quantum computing%arithmetic coder%Grover algorithm
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是模式识别领域,尤其是人脸识别中一种应用广泛的重要算法.然而,在此算法及其后续的改造算法中始终存在两个主要问题:(1)降维处理后的特征空间依然较大;(2)用于比较两幅人脸特征相似性的测度方法计算量较大,从而导致算法在识别阶段的时间效率较差.该文基于量子信息的相关理论与方法,并受算术编码基本思想的启发,提出了量子PCA算法.设计了一种人脸特征编码方案,进一步压缩了降维处理后的特征空间;将两幅人脸特征的相似性测度方法改为在某一阈值条件下的等值判定;应用Grover算法修改识别阶段的处理流程,使得算法的时间效率有了显著提高.
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是模式識彆領域,尤其是人臉識彆中一種應用廣汎的重要算法.然而,在此算法及其後續的改造算法中始終存在兩箇主要問題:(1)降維處理後的特徵空間依然較大;(2)用于比較兩幅人臉特徵相似性的測度方法計算量較大,從而導緻算法在識彆階段的時間效率較差.該文基于量子信息的相關理論與方法,併受算術編碼基本思想的啟髮,提齣瞭量子PCA算法.設計瞭一種人臉特徵編碼方案,進一步壓縮瞭降維處理後的特徵空間;將兩幅人臉特徵的相似性測度方法改為在某一閾值條件下的等值判定;應用Grover算法脩改識彆階段的處理流程,使得算法的時間效率有瞭顯著提高.
주성분분석(Principal Component Analysis,PCA)시모식식별영역,우기시인검식별중일충응용엄범적중요산법.연이,재차산법급기후속적개조산법중시종존재량개주요문제:(1)강유처리후적특정공간의연교대;(2)용우비교량폭인검특정상사성적측도방법계산량교대,종이도치산법재식별계단적시간효솔교차.해문기우양자신식적상관이론여방법,병수산술편마기본사상적계발,제출료양자PCA산법.설계료일충인검특정편마방안,진일보압축료강유처리후적특정공간;장량폭인검특정적상사성측도방법개위재모일역치조건하적등치판정;응용Grover산법수개식별계단적처리류정,사득산법적시간효솔유료현저제고.
