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基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析

谭子尤 梁靖

吉首大学学报:自然科学版Issue(3):55-58,4.
吉首大学学报:自然科学版Issue(3):55-58,4.

基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析

Face Recognition Based on Linear Transformation Theory

谭子尤 1梁靖2

作者信息

  • 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
  • 折叠

摘要

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.

关键词

线性变换/人脸识别/PCA/2DPCA/PCA+2DPCA

Key words

linear transformation/face recognition/PCA/2DPCA/PCA+2DPCA

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

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,(3):55-58,4.

基金项目

湖南省教育厅科学研究资助项目 ()

吉首大学学报:自然科学版

1007-2985

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