【摘 要】
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本文提出了一种联合二维主分量分析(Joint-2DPCA)的图像描述方法,并将其应用到人脸识别.该方法不仅继承了现有2DPCA方法可直接面向图像矩阵进行操作的优点,而且通过两次图像映射的有效集成达到了图像水平、垂直方向维数的联合压缩,弥补了2DPCA方法只能压缩图像水平方向维数的不足,使得特征数目得到大幅度的降低,匹配识别速度也因此得到了大幅提高.
【机 构】
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厦门大学软件学院,福建厦门,361005
【出 处】
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第十四届全国多媒体技术、第一届全国普适计算、第一届全国人机交互联合学术会议(第一届全国和谐人机环境联合学术大会)
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本文提出了一种联合二维主分量分析(Joint-2DPCA)的图像描述方法,并将其应用到人脸识别.该方法不仅继承了现有2DPCA方法可直接面向图像矩阵进行操作的优点,而且通过两次图像映射的有效集成达到了图像水平、垂直方向维数的联合压缩,弥补了2DPCA方法只能压缩图像水平方向维数的不足,使得特征数目得到大幅度的降低,匹配识别速度也因此得到了大幅提高.
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