2DPCA相关论文
景象匹配辅助导航由于导航精度高、抗干扰能力强和保障难度小等特点而广泛应用于飞行器的自主导航。景象区域适配性分析是影响景象......
在多元统计过程控制（Multivariate Statistical Process Control,MSPC）的研究中,越来越多的学者开始关注到矩阵数据的研究。矩阵数据......
Single training sample face recognition problem is a challenge in face recognition field,so the distinguished feature ex......
中医学认为“光明润泽者，气也，青赤黄白黑者，色也”，五色主阴血，光泽属神气。观察面部光泽的变化可以诊断脏腑精气的盛衰，对判断病情轻重......
随着科技的不断进步,快捷安全的身份鉴别在人们的日常生活中越来越重要。人脸识别作为一种生物特征识别技术,因其采集图像方便、无......
随着人脸识别技术的不断发展,其应用潜力和商业价值不断受到社会的关注和认可。但是在实际应用场景中由于环境的多样性和复杂性,以......
本文针对稀疏表示在表情识别的效果远比人脸识别差的现象,提出一种多约束的稀疏分类(M-SRC)的人脸表情识别算法.该算法首先利用二......
主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)是人脸识别的特征提取中最为经典和广泛使用的方法,鉴于PCA和ANMM各自的优点,本文提出了称为G......
多源人脸信息的融合识别是多源信息融合领域与人脸识别领域的交汇点,它能减少人脸多姿态、表情等因素对人脸识别的影响。通过对对......
Log-Gabor函数在高频端有个延长的尾巴,能有效改善普通Gabor函数低频表示不足而高频过度表示的缺点,且Log-Gabor滤波器无直流分量,......
二维主成分分析方法是直接利用二维图像来构建方差矩阵的。为了充分利用样本类别信息,文章以类间散布矩阵特征向量作为投影方向进......
目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维......
主元分析(PCA)与二维主元分析(2DPCA)是两种典型的图像特征提取方法,它们所提取的图像特征的优劣可由重建误差来衡量.通过对PCA和2......
提出一种基于小波变换与2DPCA(二维主元分析)的人脸特征提取方法。首先用不同滤波器对人脸图像进行小波变换,选取合适的小波基对训......
As a new dimension reduction method, the two-dimensional principal component (2DPCA) can be well applied in face recogni......
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术。当通过使用PCA变换获得的主成......
本文将2DPCA算法应用于人脸识别,在自制的少数民族人脸库上进行实验,与PCA人脸识别算法进行比较。实验表明2DPCA优于PCA。......
阐述了行为识别的基本过程。将前景序列进行归一化后,采用二维主成分分析方法(2DPCA)降维进行特征提取,利用连续隐马尔科夫模型(CH......
为了提高人脸检测速度及鲁棒性，该文提出了一种基于肤色、知识和2DPCA相结合的人脸检测算法。通过对人们实际中绘画人脸模型以及肤......
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。但是传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算......
本文提出一种新的特征提取方法,人脸图像在2DPCA投影的基础上进行B2DLDA投影提取出人脸特征。这种方法克服了传统PCA和LDA方法的小......
提出了融合2DPCA和贝叶斯的人脸识别方法。首先用2DPCA方法进行识别,选择得分前10名的图像作为候选图像,然后对候选图像和测试图像......
提出了基于BP神经网络的2DPCA人脸识别算法。通过图像预处理改善图像质量,降低图像维数,然后用2DPCA进行特征提取,作为BP神经网络......
作为一种图像融合的重要技术,PCA已在遥感领域得到了较为广泛的应用。但这种方法也有缺点:首先,在对图像进行PCA分析时需将图像转......
随着二维主成分分析法在人脸识别中的应用,许多基于2D的分析方法日益成熟。相比于PCA算法基于向量的特征提取,2DPCA算法是基于矩阵......
提出了一种基于Fisher准则进行特征选择的二维主元分析表情识别方法．首先对训练样本做二维主元分析，然后再根据Fisher准则，按Fisher比......
人脸识别系统的人脸库的建立是一个十分麻烦的工作,需要耗费研究者大量的时间和精力。针对这个情况,提出了一种基于视频建立人脸库......
现在许多人脸识别算法都是在假定每个人提供了多幅训练样本的情况下展开的,对每人只有一幅训练图像的识别问题研究得很少,而实际中......
为研究非接触式采集模式下的在线掌纹识别技术,利用Matlab提供的图像采集工具箱及GUI功能设计并实现了一套非接触式在线掌纹识别模......
首先分析了主成分分析(PCA)、二维主成分分析(2DPCA)以及完全二维主成分分析(C2DPCA)存在的不足,针对PCA方法不能解决的小样本问题......
针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法......
一维方法特征提取时运算量大,图像较大时很不方便.二维的方法特征提取直接,速度快,但提取出的特征是矩阵,特征数量大,影响分类速度......
人脸识别已成为图像处理工程领域研究的一个热点,本文首先简述了基于模型匹配的人脸识别方法,该算法利用人的脸部特征规律建立一个......
手写字符由于书写风格和习惯的不同,造成字符模式的不稳定。针对这一问题,本文首先对字符图像进行图像预处理,统一字符笔画的粗细,......
Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用。由于2DPCA本......
为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量......
本文从动画头像入手,将头像进行灰度变换,然后进行了三种图像压缩方法,从而进行特征提取,应用2DPCA,2DLDA,PCA.最后对图像进行识别......
提出了对PCA和2DPCA人脸识别方法进行先插值。该方法先对原始图像插值,降低图像的维数,再用PCA和2DPCA方法进行鉴别分析。在ORL人......
人脸姿态、表情、光照等变化是影响人脸识别的主要因素,如何减轻这些因素对识别率的影响是人脸识别的研究关键所在。R.G等人提出了......
通过对图像特征融合的一般规律的研究,提出了一种基于二维主成分分析(简称2DPCA)的图像特征融合算法。首先选取包括分形特征、多向......
对人脸图像进行离散小波变换来消除部分对识别无关的信息,以提高识别率并有效降低时间复杂度。同时为了抑制光照等外界条件的负面......
使用人脸类Haar特征进行人脸检测,采用2DPCA与Fisher结合的降维算法得到人脸特征子空间,将经过PC机得到的样本特征子空间文件通过......
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是模式识别技术中经典的特征提取和降维技术之一。在传统的PCA基础上,提出了二......
射频识别(RFID)技术与生物特征识别技术如今已经成为当代门禁技术的主流。提出了一种在门禁系统中利用RFID技术与人脸识别技术相结......
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的......
传统的2DPCA算法在识别的过程中需要计算出训练样本的平均值,在训练样本过多图像分辨率过高的情况下,无疑会使得计算时间过长,为了......
本文针对二维主成分分析算法(2DPCA)所需要的数据存储空间大以及计算量大的不足,提出了一种改进的基于2DPCA算法,并将该算法应用于......
阐述了基于主成分分析和二维主成分分析的颅骨识别方法,比较了两种特征提取算法,通过比较得出:二维主成分分析速度快,不需要经过一......
针对PCA在金属断口图像处理中容易引发的维数灾难问题,提出了一种基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究。在提出的方法中,2DPCA以......
