| 基于PCA＋2DPCA的人脸识别方法分析 |
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| 引用本文： | 谭子尤,梁靖. 基于PCA＋2DPCA的人脸识别方法分析[J]. 吉首大学学报(自然科学版), 2011, 32(3): 55-58 |
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| 作者姓名： | 谭子尤 梁靖 |
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| 作者单位： | （1.吉首大学物理科学与信息工程学院，湖南 吉首 416000；2.电子科技大学自动化工程学院，四川 成都 611731） |
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| 基金项目： | 湖南省教育厅科学研究资助项目(10C1088) |
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| 摘 要： | 阐述了基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和二维主成分分析（2DPCA）的人脸识别方法,分析了该方法在矩阵理论中的来源和算法,提出了PCA＋2DPCA分析方法,并采用2DPCA求出特征向量,PCA进行最优压缩,从而降低了维数.
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| 关 键 词： | 线性变换 人脸识别 PCA 2DPCA PCA+2DPCA |
Face Recognition Based on Linear Transformation Theory |
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| TAN Zi-you,LIANG Jing. Face Recognition Based on Linear Transformation Theory[J]. Journal of Jishou University(Natural Science Edition), 2011, 32(3): 55-58 |
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| Authors: | TAN Zi-you LIANG Jing |
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| Affiliation: | （1.College of Physics Science and Information Engineering,Jishou University,Jishou 416000，Hunan China；2.School of Automation EngineeringUniversity of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China） |
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| Abstract: | This paper mainly introduces the application of linear transformation matrix in pattern recognition,face recognition based on Principal Component Analysis(PCA) and Two-dimensional Principal Component Analysis(2DPCA).and the source and algorithm in matrix theory.A kind of innovative method of analyzing is put forward,namely PCA+2DPCA,which is to get the engenvector through 2DPCA and achieve the optimal compress through PCA,and thus reduce the number of dimensions. |
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| Keywords: | linear transformation face recognition PCA 2DPCA PCA 2DPCA |
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