FISHERFACES FOR FACE RECOGNITION
标签： FISHERFACES RECOGNITION FACE FOR
上传时间： 2015-05-26
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Eigenfaces vs. FISHERFACES Recognition
标签： FISHERFACES Recognition Eigenfaces vs
上传时间： 2013-12-27
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现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,FISHERFACES式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小，协方差矩阵一般是可逆的，且识别率较高。
标签： 特征
上传时间： 2014-11-29
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