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基于BDPCA和KNN的人脸识别算法
王心醉; 郭立红; 肖永鹏; 康长青; 曾祥斌; 杨丽梅
2009-10-15
发表期刊武汉理工大学学报
ISSN1671-4431
期号19
摘要针对当前人脸识别算法的准确率和识别时间的矛盾,提出一种基于双方向主成分法(BidirectionalPCA,BDP-CA)和K近邻法(KNN:K-NearestNeighbor)的人脸识别算法,并将此算法应用于ORL人脸库。在VisualC++6.0平台下,首先利用BDPCA方法对训练人脸样本和测试人脸样本进行方向和列方向降维并提取特征脸;然后用KNN方法对特征脸进行人脸匹配。实验表明,提出的算法在有效降低运算速度的同时,又能取得很高的识别准确率,具有一定的可行性。
关键词图像匹配 Bdpca Knn 人脸识别
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/21792
专题中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
王心醉,郭立红,肖永鹏,等. 基于BDPCA和KNN的人脸识别算法[J]. 武汉理工大学学报,2009(19).
APA 王心醉,郭立红,肖永鹏,康长青,曾祥斌,&杨丽梅.(2009).基于BDPCA和KNN的人脸识别算法.武汉理工大学学报(19).
MLA 王心醉,et al."基于BDPCA和KNN的人脸识别算法".武汉理工大学学报 .19(2009).
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