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基于主成分分析的特征脸提取及人脸识别实现 被引量:3

Eigenface Extraction Based on PCA and Face Recognition Realization
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摘要 基于主成分分析的方法,对OLR人脸图像样本库做特征脸提取,然后作人脸识别。依据SVD定理及其推论,使得计算特征值和特征向量在计算机上实现成为可能。从而使得提取的特征脸组成的特征空间从原来的高维空间降到了低维空间,这为后续的人脸识别研究打下了基础。 Based on the method of Principal Component Analysis(PCA),this paper extracts eigenface from the OLR face images database,then recognize faces.According to the SVD theorem and its corollaries,it is possible to calculate the eigen values and eigen vectors on computer.Thus makes the feature space made up eigenfaces from the original high-dimensional space down to a low dimensional space,it provides a good basis for following face recognition.
作者 周达丽
出处 《软件导刊》 2012年第5期162-164,共3页 Software Guide
关键词 主成分分析 特征脸 人脸识别 降维 PCA Eigenface Face Recognition Descending Dimension
  • 相关文献

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引证文献3

二级引证文献9

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