【摘 要】
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提出一种将加权分块图像和主成分分析(PCA)相结合的人脸识别方法.该方法首先根据同类训练样本的平均图像与所有训练样本平均图像的距离以及类内训练样本图像与该类平均图像的距离,分别定义类间和类内图像加权函数,以获得每个训练样本图像的权重;然后将训练样本图像分块,构建所有同位置加权分块图像空间;接着基于新的样本空间对所有同位置图像分别采用PCA方法提取特征;最后用最近邻分类器实现模式分类.实验结果显示该
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提出一种将加权分块图像和主成分分析(PCA)相结合的人脸识别方法.该方法首先根据同类训练样本的平均图像与所有训练样本平均图像的距离以及类内训练样本图像与该类平均图像的距离,分别定义类间和类内图像加权函数,以获得每个训练样本图像的权重;然后将训练样本图像分块,构建所有同位置加权分块图像空间;接着基于新的样本空间对所有同位置图像分别采用PCA方法提取特征;最后用最近邻分类器实现模式分类.实验结果显示该方法较普通MPCA方法有效提高了识别率.
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