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人脸识别引入一种新的具有先验类别信息的非线性主元分析算法ED-PKPCA,通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,以求分类效果更好。通过选建样本库,减少特征向量维数,利用欧式距离进行分类器设计,简化计算。实验结果表明,在人脸识别技术中,该算法明显优于KPCA算法,识别效果较好。
基于ED—PKPCA算法的人脸识别技术
【摘 要】
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人脸识别引入一种新的具有先验类别信息的非线性主元分析算法ED-PKPCA,通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,以求分类效果更好。通过选建样本库,减少特征向量维数,利用欧式距离进行分类器设计,简化计算。实验结果表明,在人脸识别技术中,该算法明显优于KPCA算法,识别效果较好。
【机 构】
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北京交通大学
【出 处】
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中国科技信息
【发表日期】
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2006年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60472033）--“复杂背景下的人脸自动识别与跟踪”.
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