【摘 要】
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本文提出一种符合高维几何空间理论的矩阵体积度量分类准则用于人脸识别。基于二维PCA的人脸识别方法主要研究的是特征提取部分,对后继的分类识别研究不多。基于二维PCA的人脸识别方法中典型的分类准则是比较特征向量的欧氏距离,而新方法比较的是矩阵的体积。在ORL和AR人脸库上的实验表明,所提出的矩阵体积度量较传统距离度量分类准则更有效。
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本文提出一种符合高维几何空间理论的矩阵体积度量分类准则用于人脸识别。基于二维PCA的人脸识别方法主要研究的是特征提取部分,对后继的分类识别研究不多。基于二维PCA的人脸识别方法中典型的分类准则是比较特征向量的欧氏距离,而新方法比较的是矩阵的体积。在ORL和AR人脸库上的实验表明,所提出的矩阵体积度量较传统距离度量分类准则更有效。
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