检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王程锦 林玉娥[1] WANG Cheng-jin;LIN Yu-xi(Department of Computer Science and Engineering,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232000,China)
机构地区:[1]安徽理工大学计算机科学与工程系,安徽 淮南 232000
出 处:《电脑知识与技术》2019年第8期195-196,共2页Computer Knowledge and Technology
摘 要:针对传统PCA与LDA算法存在运算量大和小样本问题的缺点,本文提出一种基于2D-PCA与2D-MMC的人脸识别算法,该算法将二维思想引入其中,并利用MMC的算法特性解决小样本问题。在ORL人脸库上的实验也体现了算法的有效性。Aiming at the shortcomings of traditional PCA and LDA algorithms with large computational complexity and small sample problem,this paper proposes a face recognition algorithm based on 2D-PCA and 2D-MMC,which introduces two-dimensional ideas and uses MMC algorithm.Features solve small sample problems.Experiments on the ORL face database also demonstrate the effectiveness of the algorithm.
关 键 词:主成分分析 最大间距准则 二维主成分分析 二维最大间距准则 小样本问题
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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