双向二维主成分分析

作品数：36被引量：101H指数：4
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基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别
《计算机工程》2019年第12期232-236,共5页张裕平 龚晓峰 雒瑞森 
中国博士后科学基金(2017M612958)
双向二维主成分分析((2D)2PCA)易受异常值影响,鲁棒性差,且所提取的特征向量是非稀疏的。针对上述不足,提出基于L1范数的稀疏双向二维主成分分析方法(2D)2PCA-L1S。在(2D)2PCA目标函数中加入L1范数约束,以提高算法的抗干扰能力,同时引...
关键词：双向二维主成分分析 稀疏化 粒子群优化 支持向量机 人脸识别 
基于分块双向二维主成分分析的人脸目标识别
《计算机技术与发展》2019年第1期114-117,共4页乐新宇 肖小霞 
国家自然科学基金(61472288)
人脸目标识别是目前模式识别、计算机视觉等领域的研究热点问题之一,现有的大多数人脸目标识别算法的条件假设都较为严格,将其应用于现实环境中时,人脸识别的精度较低。针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮...
关键词：人脸识别 双向二维主成分分析 特征提取 局部特征 置信度 
Curvelet变换结合(2D)~2PCA的人脸识别算法被引量：2
《南昌大学学报（理科版）》2018年第2期180-183,共4页赵庆敏 彭雪莹 
国家自然科学基金资助项目(61561032;61461029;61703197)
作为一种新的多尺度多方向性的信号分析工具,Curvelet变换不但具有小波变换多尺度和多分辨率的特点,还具有很强的方向性,对包含大量面部轮廓和五官曲线信息的人脸图像能实现最优的稀疏表示。本文提出并实现了一种基于Curvelet变换结合...
关键词：CURVELET变换 小波变换 人脸识别 双向二维主成分分析((2D)^2PCA) 
结合Bi-2DPCA和多权值神经网络的人脸识别方法
《小型微型计算机系统》2017年第9期2130-2133,共4页林克正 孙一迪 林璇玑 李慧 李骜 
国家自然科学基金项目(61501147)资助;黑龙江省自然科学基金项目(F2015040)资助;黑龙江省教育厅科学技术项目(11551087)资助
由于采用主成分分析方法进行人脸识别容易受光照、脸部变形和旋转等因素的影响,对此提出了一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA,bilateral two-dimensional principal component analysis)和多权值函数神经网络的人脸识别方法.该人脸...
关键词：多权值函数 BP神经网络 双向二维主成分分析 特征系数词 
分块双向2DPCA与KNN分类的蒙古族人脸识别被引量：3
《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》2016年第5期114-119,共6页郜晓晶 薛河儒 潘新 罗小玲 卜永波 王艳芬 王亮 
国家自然科学基金项目(61562067);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY068)
为了提取蒙古族人脸图像的民族特征,提出了基于分块双向二维主成分和KNN分类的人脸识别方法。该算法利用(2D)2PCA对人脸的各个子块提取特征然后投影到特征子空间,然后使用基于距离和余弦的KNN分类策略。该算法可以高效的提取局部特征,...
关键词：蒙古族人脸识别 双向二维主成分分析 局部特征 特征提取 
分块双向2DPCA融合局部特征的人脸识别被引量：2
《计算机应用与软件》2015年第11期157-161,199,共6页孙念 丁宁 
国家自然科学基金项目(60527002)
针对(2D)2PCA无法保存某些重要局部特征的问题,提出一种分块双向二维主成分分析融合局部特征方法。首先,将图像分解为互不重叠的子块,每个子块包含重要的局部信息,利用(2D)2PCA对子块进行特征提取并投影到特征子空间。然后,对每个子块...
关键词：人脸识别 双向二维主成分分析 特征提取 局部特征 置信度 
分块双向2DPCA融合局部特征的人脸识别
《激光杂志》2015年第1期40-45,共6页杨叶芬 刘海 叶成景 
广东省自然科学基金资助项目(S2013010012920);广东省高职教育信息技术类专业教学指导委员会项目(XXJS-2013-2004);广东科学技术职业学院教学改革项目(JG201318)
针对(2D)2PCA无法保存某些重要局部特征的问题,提出了一种分块双向二维主成分分析融合局部特征方法。首先,将图像分解为互不重叠的子块,每个子块包含重要的局部信息,利用(2D)2PCA对子块进行特征提取并投影到特征子空间;然后,对每个子块...
关键词：人脸识别 双向二维主成分分析 特征提取 局部特征 置信度 
基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别被引量：4
《太原科技大学学报》2014年第5期333-338,共6页张秀琴 陈立潮 潘理虎 谢斌红 
"十二五"山西科技重大专项项目(20121101001)
为了解决人脸识别算法双向二维主元分析(2D2PCA)表征的信息不全面,鲁棒性差、识别速率较慢的问题,提出了一种结合二维离散余弦变换(DCT)算法和改进的双向二维主成分分析算法(模块(2D)2PCA)的新的人脸图像识别算法,该算法首先利用二维离...
关键词：人脸识别 二维离散余弦变换(DCT) 双向二维主成分分析((2D)2PCA) 
基于分块2DDCT和（2D）^2PCA的人脸识别被引量：1
《辽宁师范大学学报（自然科学版）》2013年第2期174-177,共4页李文举 尉秀芹 高连军 
辽宁省教育厅高等学校科研基金项目(L2010232)
人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析(...
关键词：人脸识别 二维离散余弦变换 双向二维主成分分析 
B2DPCA和ELM人脸识别算法研究被引量：2
《液晶与显示》2013年第3期440-445,共6页李定珍 郭建昌 
河南省教育厅科技攻关项目(No.12B510024)
提出一种新型、高效的基于B2DPCA(双向二维主成分分析)和ELM(极端学习机)的人脸识别算法,该算法是根据曲波变换分解人脸图像和一种改进的降维技术,通过B2DPCA生成识别特征集来训练和测试ELM分类器,提高识别精度。通过大量实验,并把实验...
关键词：人脸识别 双向二维主成分分析 极端学习机 降维技术 识别准确率 
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