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融合奇异值分解和最大间距准则的人脸识别方法 被引量：5
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作者 王振海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期164-166,共3页
提出了一种融合奇异值分解(SVD)和最大间距准则鉴别分析(MMC)的人脸识别方法。对人脸图像进行奇异值分解,选取较大的一组奇异值构成特征向量,对所有训练样本按照最大间距准则鉴别分析算法计算投影矩阵,把人脸图像矩阵在投影矩阵上投影... 提出了一种融合奇异值分解(SVD)和最大间距准则鉴别分析(MMC)的人脸识别方法。对人脸图像进行奇异值分解,选取较大的一组奇异值构成特征向量,对所有训练样本按照最大间距准则鉴别分析算法计算投影矩阵,把人脸图像矩阵在投影矩阵上投影得到特征矩阵。融合决策阶段,在以上两类特征集中,分别计算待识别样本到所有训练样本的欧氏距离并对得到的两类结果进行加权融合,最后根据最近距离分类器分类。基于ORL人脸数据库上的实验结果表明算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 奇异值分解 最大间距准则
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