崔美琳
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于核的二维最大散度差投影鉴别分析及人脸识别
- 传统的核方法只能应用于一维数据,本文直接在二维图像上应用核方法,提出一种新的基于核的二维最大散度差投影鉴别分析方法。该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个...
- 陈才扣崔美琳曹丽刘永俊
- 关键词：散度差核方法人脸识别
- 文献传递
- 基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别
- 2009年
- 提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法。该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征。由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能。采用主分量分析(PCA)方法对由所有分块后子图像的LBP特征向量构成的新训练集进行维度缩减,最后以Fisher线性鉴别分析(LDA)对缩减后的PCA特征进行鉴别特征提取。在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法优于传统的PCA和LDA方法。
- 崔美琳陈才扣
- 关键词：局部二元模式线性鉴别分析人脸识别
- 分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别被引量：3
- 2008年
- 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阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间。接下来再对新模式采用最大散度差线性鉴别分析,这样就避免了对新模式的类内散布矩阵非奇异的要求。在ORL人脸库和Yale人脸库上分别检验了分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法的识别性能,实验结果表明该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。
- 崔美琳陈才扣
- 关键词：分块PCA最大散度差鉴别分析人脸识别
- 基于核的二维最大散度差投影鉴别分析及人脸识别
- 传统的核方法只能应用于一维数据，本文直接在二维图像上应用核方法，提出一种新的基于核的二维最大散度差投影鉴别分析方法。该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征，使正确识别率显著提高，而且为二维非线性鉴别分析提供了一个...
- 陈才扣崔美琳曹丽刘永俊
- 关键词：散度差核方法人脸识别
- 文献传递
