【摘 要】
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本文提出了一种新的基于贝叶斯(Bayesian)决策理论和主成分分析(Principalcomponent Analvsis,PCA)的人脸识别方法。该方法首先利用主成分分析方法提取人脸特征,然后使用基于
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本文提出了一种新的基于贝叶斯(Bayesian)决策理论和主成分分析(Principalcomponent Analvsis,PCA)的人脸识别方法。该方法首先利用主成分分析方法提取人脸特征,然后使用基于最小错误率的贝叶斯决策规则进行分类。与传统的PCA方法相比较,该方法不是基于某种距离准则进行分类,而是使用了基于最小错误率的贝叶斯决策规则进行分类。通过对ORL人脸数据库和FERET人脸数据库进行的试验证明,该方法与传统的PCA方法相比可以在不增加运算量的情况下大大提高识别率。
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