【摘 要】
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主成分分析法（PCA）是人脸识别传统方法之一,是模式识别中一种普遍的线性组合算法。传统PCA算法因光照等外界因素和计算量较大等问题导致识别率较低。为抑制这些缺点,本文主要研
【机 构】
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哈尔滨理工大学测控技术与通信工程重点实验室
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主成分分析法（PCA）是人脸识别传统方法之一,是模式识别中一种普遍的线性组合算法。传统PCA算法因光照等外界因素和计算量较大等问题导致识别率较低。为抑制这些缺点,本文主要研究基于PCA人脸识别算法改进的二维主成分分析法（2DPCA）和在2DPCA算法的基础上进行第二次特征提取的2DDPCA算法,并对PCA,2DPCA,2DDPCA这3种人脸识别算法在ORL和Yale人脸数据库上进行实验。实验主要从两方面进行分析,特征向量的维数、训练样本数与识别率的关系以及三种方法分别在数据库的时间对比。实验结果表明本文提
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