| 一種基于KPCA與LDA的人臉識別改進算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：487 K | |
| 標簽： 核主元分析 線性判別分析 人臉識別 | |
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| 文檔介紹：提出一種核主元分析和線性判別分析相結(jié)合的人臉特征識別改進算法。采用核主元分析法對人臉特征信息數(shù)據(jù)進行主分量提取，以消除數(shù)據(jù)特征間的相關(guān)性和壓縮特征向量的維數(shù)。通過引入成對加權(quán)Fisher準則和正則化規(guī)則對線性判別分析法進行改進，進而實現(xiàn)人臉的自動識別。基于ORL人臉庫進行的實驗表明，此改進算法能夠有效識別庫中的人臉，識別率達91.7%，與K近鄰法和主元分析法相比有較高的識別率。 | |
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