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M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别
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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。 展开更多
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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