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针对基于行列投影特征融合的二维线性判别分析中存在的问题,提出一种行列特征复融合的人脸识别算法。通过二维线性判别分析获得行和列的特征矩阵融合成一个复特征矩阵,从复特征矩阵重提取最具分类能力的系数组成特征向量。利用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,结果表明该算法具有较高的识别率。
基于行列特征复融合的人脸识别
【摘 要】
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针对基于行列投影特征融合的二维线性判别分析中存在的问题,提出一种行列特征复融合的人脸识别算法。通过二维线性判别分析获得行和列的特征矩阵融合成一个复特征矩阵,从复特征矩阵重提取最具分类能力的系数组成特征向量。利用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,结果表明该算法具有较高的识别率。
【机 构】
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广州大学电子信息工程系,上海交通大学生物医学工程系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年11期
【基金项目】
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广东省科技计划基金资助项目（2009B060700124）,广东省教育部科技部企业科技特派员行动计划专项基金资助项目（2009B090600034）
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