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基于信息融合理论和线性鉴别分析,提出了一种改进的并行特征融合人脸表情识别方法.该方法首先将不同表征下的人脸表情特征利用复向......
为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类......
为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关......
当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度......
提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然......
结合非参数特征分析和最大散度差鉴别分析的思想，提出了两向二维非参数最大散度差（（CO）。NMSD）鉴别分析，并用于SAR图像目标识别。首先计......
传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。......
提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引......
提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩......
为增强线性鉴别分析（LDA）在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析（2DNMSD）的图像特征......
针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修......
随着“互联网+”产业的深入发展,我国明确将发展人工智能提升到了国家战略层面,而人脸识别技术又是人工智能产业的重要组成部分,人......
人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题,在法律、商业、公安系统等领域有着广泛的应用前景。由于人脸图像的特殊性......
