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基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法 被引量:7
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作者 温福喜 刘宏伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第8期201-203,共3页
提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更... 提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 主分量分析 二维线性可分性分析 分类器融合
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