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M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别
1
作者
冯华丽
刘渊
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第12期129-132,143,共5页
CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VT...
CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。
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关键词
上下文
约束
模块化二维主成分
分析
(M2DPCA)
基于上下文
约束
线性
判别分析
(
cclda
)
人脸识别
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职称材料
题名
M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别
1
作者
冯华丽
刘渊
机构
无锡商业职业技术学院教育信息化中心
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第12期129-132,143,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60975027)
文摘
CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。
关键词
上下文
约束
模块化二维主成分
分析
(M2DPCA)
基于上下文
约束
线性
判别分析
(
cclda
)
人脸识别
Keywords
contextual constraints
Modular 2-Dimensional Principal Component Analysis（M2DPCA）
Contextual Con-straints based Linear Discriminant Analysis（
cclda
）
face recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别
冯华丽
刘渊
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
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参考文献
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