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提出一种结合二维PCA和二维LDA的降维方法,并将方法应用于人脸识别研究.对传统的半监督模糊聚类算法进行改造,使之可以直接用于二维数据矩阵进行动态聚类,并据此设计了一种动态学习算法.实验结果表明,与其他降维方法和聚类算法比较,这种结合了二维LDA的半监督聚类模型具有更好的识别率.
基于二维PLA的半监督动态人脸识别算法
【摘 要】
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提出一种结合二维PCA和二维LDA的降维方法,并将方法应用于人脸识别研究.对传统的半监督模糊聚类算法进行改造,使之可以直接用于二维数据矩阵进行动态聚类,并据此设计了一种动态学习算法.实验结果表明,与其他降维方法和聚类算法比较,这种结合了二维LDA的半监督聚类模型具有更好的识别率.
【机 构】
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泉州医学高等专科学校,泉州师范学院数学与计算机科学学院,智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室
【出 处】
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泉州师范学院学报
【发表日期】
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2015年02期
【基金项目】
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泉州市科技计划项目（2012Z103）,福建省教育厅科技项目（JA12273,JK2013037,JA13395）,全国大学生创新创业资助项目（201310399004）
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