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- [10] 小样本问题下人脸图像的鉴别特征抽取方法研究[D]. 刘永俊.扬州大学. 2007
巴氏距离与PCA结合的人脸识别
被引：5
|作者：
熊建斌
王钦若
邓九英
刘奇
叶宝玉
机构：
[1] 广东工业大学
来源：
基金：
广东省自然科学基金;
关键词：
巴氏距离;
主分量分析;
人脸识别;
PCA和K-L变换相结合(PCA+K-L);
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
利用巴氏距离(Bhattacharyya Distance)和PCA(Principal Component Analysis)相结合进行人脸识别研究,提出了使用巴氏距离和PCA相合的算法对特征进行提取。当特征向量维数高时,首先对样本K-L(Karhunen-Loeve)变换进行降维,然后采用巴氏距离特征的迭代算法,得到最小错误率上界。基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于LDA、HPCA、HLDA,采用文中的算法可以有效地提高识别率,减少巴氏距离特征计算时间,具有较强的实用性。
引用
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