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一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上. 相似文献
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为了有效提取人脸的非线性结构信息,提出一种新的基于最大散度差的核判别局部保留投影方法.首先通过核函数将样本数据映射到高维特征空间,计算特征空间中样本的散度矩阵,其次将样本原始空间中的近邻图嵌入到散度矩阵,最后采用最大散度差准则进行特征提取.在PIE与Yale人脸数据库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法最高识别率可达到99%. 相似文献
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