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一种求解高维数据最佳鉴别向量的新算法
被引量:
1
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作者
姜云韬
郭跃飞
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第3期272-274,282,共4页
针对线性鉴别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法在高维人脸图像识别领域的应用,提出一种计算最佳鉴别向量的新算法,无需对高维图像数据进行降维预处理,直接计算最佳鉴别向量。算法得到的鉴别向量相互正交,与已有的算法得到的...
针对线性鉴别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法在高维人脸图像识别领域的应用,提出一种计算最佳鉴别向量的新算法,无需对高维图像数据进行降维预处理,直接计算最佳鉴别向量。算法得到的鉴别向量相互正交,与已有的算法得到的鉴别向量相比,具有更好鉴别性能。在ORL和VALID人脸数据库上的实验结果证明了本算法的有效性。
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关键词
线性鉴别分析算法
人脸识别
高维图像数据
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职称材料
题名
一种求解高维数据最佳鉴别向量的新算法
被引量:
1
1
作者
姜云韬
郭跃飞
机构
复旦大学计算机科学与工程系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第3期272-274,282,共4页
文摘
针对线性鉴别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法在高维人脸图像识别领域的应用,提出一种计算最佳鉴别向量的新算法,无需对高维图像数据进行降维预处理,直接计算最佳鉴别向量。算法得到的鉴别向量相互正交,与已有的算法得到的鉴别向量相比,具有更好鉴别性能。在ORL和VALID人脸数据库上的实验结果证明了本算法的有效性。
关键词
线性鉴别分析算法
人脸识别
高维图像数据
Keywords
LDA algorithm Face recognition High-dimensional image data
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种求解高维数据最佳鉴别向量的新算法
姜云韬
郭跃飞
《计算机应用与软件》
CSCD
2010
1
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