二维主成分分析法相关论文
近年来，作为人脸识别技术的关键性挑战，研究者们至今没有找到一种能够克服姿态、光照等成像条件变化的识别方法。而被称为人脸图像不......
支持向量机作为一种机器学习方法,较好地解决了非线性、高维数等实际问题,是机器学习领域的研究热点,为人脸识别提供了一条有效的......
生物特征识别是根据人体自身的生理特征或行为特征进行身份鉴定，具有“不会丢失、不会遗忘、不易伪造”等优点，“9·11”恐怖袭击事......
论文针对二维主成分分析法(2DPCA)表征信息不全面且系数多的不足,提出分块加权处理的双向2DPCA((2D)2PCA)方法提取人脸特征。该方......
传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA)。......
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采用基于遗传算法(GA)的二维主成分分析法(2DPCA)进行人脸识别。2DPCA直接以二维图像矩阵为研究对象,以其协方差矩阵的特征向量为......
