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基于复空间中K-L变换的人脸识别 被引量：2

Face Recognition Based on K-L Transformation in Complex Space
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摘要 文中提出了一种基于复空间中从类平均向量中提取判别信息的K L变换的人脸识别新方法。在ORL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Eigenfaces和Fisherfaces,而且最佳识别率达到97%。 This paper presented a new face recognition method based on the KL transformation, which enables to extract discriminatory information contained in classmean vectors in the complex space. Experimental results on ORL face database show that the proposed method not only is more effective than the classical Eigenfaces and Fisherfaces, but also achieves a recognition accuracy of 97%.
作者 高秀梅 杨静宇 杨健
机构地区 南京理工大学计算机科学系
出处 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第7期15-17,共3页 journal of Computer Applications
基金 国家自然科学基金资助项目 (6 0 0 72 0 3 4)
关键词 特征融合 复K-L变换 特征抽取 人脸识别 feature fusion complex K-L transformation feature extraction face recognition
分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献7

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引证文献2

二级引证文献4

计算机应用
2003年 第7期

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