【摘 要】
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针对主成分分析在模拟卷积核时造成的计算量增大以及损坏图像本身结构的问题,提出了一种基于改进感知哈希算法的2DPCANet人脸识别方法。该方法在主成分分析网络的基础上,利用二维主成分分析替换原有网络架构中的主成分分析的计算过程,并利用二值哈希算法和分块直方图提取图像局部特征,最后采用支持向量机和极限学习机进行分类,以实现人脸图像的分类。在FERET数据集和LFW人脸数据库上,对比了所提方法与其他几种
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(86774372); 河南省高等学校重点科研项目(22B520029); 河南省教师教育课程改革研究项目(2021-JSJYZD-030);
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针对主成分分析在模拟卷积核时造成的计算量增大以及损坏图像本身结构的问题,提出了一种基于改进感知哈希算法的2DPCANet人脸识别方法。该方法在主成分分析网络的基础上,利用二维主成分分析替换原有网络架构中的主成分分析的计算过程,并利用二值哈希算法和分块直方图提取图像局部特征,最后采用支持向量机和极限学习机进行分类,以实现人脸图像的分类。在FERET数据集和LFW人脸数据库上,对比了所提方法与其他几种方法在人脸识别任务中的识别效果,实验结果表明:所提出的人脸识别方法比其他方法在识别率上提高了10%~21%.
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