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基于特征脸的主成分分析人脸识别

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Face Recognition Based on Principal Component Analysis with Eigenface
作者:
陈勇;林颖
作者机构:
佛山科学技术学院 自动化学院,广东 佛山,528000
南华大学 计算机科学与技术学院,湖南 衡阳,421001
[陈勇] 佛山科学技术学院
[林颖] 南华大学
语种:
中文
关键词:
人脸识别;特征脸;主成分分析
关键词(英文):
face recognition;eigenface;principal component analysis
期刊:
计算技术与自动化
ISSN:
1003-6199
年:
2017
卷:
36
期:
2
页码:
122-124
基金类别:
61473318:国家自然科学基金 2015KTSCX152:广东省普通高等学校特色创新项目 2014AG10018:科技创新项目
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
采用基于PCA(主成分分析)的特征脸人脸识别方法,判断一张给定的图像是否为人脸图像。该方法通过计算训练集的特征向量,得到一个由特征脸组成的子空间,并将训练集中的人脸图像投影到该子空间中。检测人脸时,将二雏的人脸图像投影到脸空间,并计算该图像与脸空间之间的欧几里得距离,以距离是否小于某一设定的阀值来识别是否人脸图像,实验测试结果准确率为97.5%。
摘要(英文):
The main work of this thesis is to determine whether a given image is a human face picture by using the eigenface approach-a face recognition method based on PCA (Principal Component Analysis). The approach calculate eigenvector (or eigenface) from the training set to obtain a subspace spanned by the eigenfaces, and then project the face images in training set onto the subspace. When detecting faces, the two-dimensional face image is proiected onto the face space and the Euclidian distance between the image and the subspace is computed. If ...

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