二维主成分分析(2DPCA)相关论文
Viola 和 Jones 的人脸检测方法在分类器训练后期,基于 Haar-like 特征的弱分类器分类能力变弱.针对此问题,提出一种基于 Adaboost......
在2DPCA的基础上提出一种随机采样的2DPCA人脸识别方法--RRS-2DPCA.同传统通过对特征或投影向量进行采样的方法不同的是,RRS-2DPCA......
在基于二维主成分分析(2DPCA)人脸识别中选取不同的距离函数往往得到不同的识别效果,特别是对含有参数的人脸识别距离函数,参数的......
从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行......
提出一种基于人脸直观上镜像对称的算法——对称二维主成分分析,并成功应用于人脸识别.该算法引入镜像变换,根据奇偶分解原理,分别......
二维主成分分析是一种基于整体脸的方法,保留人脸部件之间的拓扑关系.而非负矩阵分析是基于局部特征的识别,是通过提取局部信息来......
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......
本文提出了基于局部特征自适应加权2维主成分分析(2DPCA)表情识别方法。该方法采用分块来融合基于整体模板的分类方法和基于几何特......
针对大多数人脸识别方法在单个训练样本条件下识别性能下降的问题,提出了结合多种样本扩充方法和改进二维主成分分析(2DPCA)的人脸......
为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过......
二维线性判别分析(2DLDA)在人脸识别已经获得巨大成功,然而用于单训练样本人脸识别问题方法失效,因为每类需要多个样本计算类内散......
在嵌入式人脸识别系统中,由于多尺度Gabor抽取特征的维数和数据量过大,不适合在ARM板上实现,提出了多尺度Gabor特征加权融合的方法......
提出了一种二维类增广PCA(2DCAPCA)的人脸识别算法。用二维PCA(2DPCA)方法直接对人脸图像矩阵进行特征提取,对提取的特征进行归一......
人脸识别已成为计算机机器学习、机器视觉和模式识别领域中极其活跃的研究课题,在商业、法律及公安系统等众多领域中有着广泛的应......
为进一步提高弹道导弹目标多传感器综合识别正确率,提出了一种基于二维主成分分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis......
针对单样本手掌静脉识别率较低的问题,研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方......
利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低......
与传统Gabor小波变换相比,环形对称Gabor变换（CSGT）具有信息冗余度低和严格的旋转不变性的优点。提出了一种基于环形对称Gabor变换与......
针对人脸识别在复杂环境下识别率低的问题，提出了一种基于梯度直方图（HOG）多特征融合与随机森林的人脸识别方法。该方法通过HOG特征描......
