發(fā)布時間：2017-12-01 18:06

  本文關(guān)鍵詞：基于PCA算法的人臉檢測研究

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【摘要】：本文主要利用主成分分析(PCA)方法提取人臉特征,將原來的自變量變換到另外的一個空間中,即特征子空間,然后選擇其中一部分重要成分作為自變量(此時丟棄了一部分不重要的自變量),最后利用最小二乘方法對選取主成分后的模型參數(shù)進行估計。通過低維子空間表示高維數(shù)據(jù),有效的對數(shù)據(jù)進行了壓縮,識別起來簡單有效。
【作者單位】： 齊魯工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;西安工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 眼鏡;第三,拍攝角度的變化和背景圖像的變化。選取訓(xùn)人臉識別技術(shù)是模式識別和計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)的一個 練樣本時,要保證涵蓋的信息盡量全面,同時圖像數(shù)據(jù)的研究熱點。與利用指紋、虹膜等其他生物持征識別相比, 人臉像素統(tǒng)一為保證維度相同,因此進行實驗的數(shù)據(jù)如圖i人臉

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3 孫曉東;胡勁松;焦s，

本文編號：1241959