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一种缩减图像维数的方法及其在人脸图像上的应用: 收藏
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引用; 《电子与信息学报》2008年第1期30卷 180-184页; 作者：徐勇杨健赵英男宋枫溪杨静宇哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055 香港理工大学计算系生物计算研究中心中国香港吉首大学物理科学与信息工程吉首416000 南京理工大学计算机系南京210094; 2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存...; 2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存在两种抽取图像矩阵特征的技术路线,这两种路线将图像变换到不同的空间,且分别突出人脸图像横向和纵向的特质。由于这两种技术路线抽取的特征具有互补性,该文分别设计两种方案对这两类特征加以融合。基于特征融合的识别实验取得了较优的识别正确率。; 来源：详细信息评论

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