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王倩

作品数:1 被引量:2H指数:1
供职机构:中山大学数学与计算科学学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金广东省科技计划工业攻关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更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇特征提取
  • 1篇特征提取方法
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯模型

机构

  • 1篇华南理工大学
  • 1篇中山大学

作者

  • 1篇赖剑煌
  • 1篇张智斌
  • 1篇郑伟诗
  • 1篇朱俊勇
  • 1篇王倩

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2014
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法被引量:2
2014年
特征提取是人脸识别的关键。特征提取方法一般需要预先把二维图像转化成一维图像向量。然而高维的图像向量会导致不能快速、精确地计算所需的协方差矩阵及其特征向量。针对该问题,提出了一种基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法(2D-LDG)。该方法继承一维局部鉴别高斯降维方法的优点,其目标函数是留一交叉验证误差的光滑逼近,并且只考虑训练样本的局部分布,对训练样本的全局分布不做任何假设。同时,2D-LDG直接对二维图像做特征提取,不需要事先把图像转化为维数巨大的图像向量,能快速、精确地计算协方差矩阵及其特征向量。在ORL、YaleB人脸数据库上的实验结果表明,2D-LDG特征提取方法有良好的识别效果。
张智斌朱俊勇郑伟诗王倩赖剑煌
关键词:特征提取人脸识别
共1页<1>
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