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PCA镜像对称人脸数据特征提取
文献摘要：
在人脸维度里,对称性是一个重要特征.以往许多研究人员利用PCA把相关数据从高维降到低维来实现人脸识别、提升识别效率.该文在PCA(主成分分析法)的框架下探讨了面部的对称性.研究通过平均两半脸来操纵面部的对称,认为良好估计的对称脸位于一个低维的子空间.受此启发,在研究中提出一种类似于PCA的模型,即镜像PCA,分析和提取人脸的低秩对称特征及其主要发展方向,在现有的优化框架下大大提高了人脸的识别效果.通过试验,证明了这种方法的科学有效性和鲁棒性.
文献关键词：
PCA;特征提取;人脸识别;对称性
中图分类号：
作者姓名：
叶甘;薛毛毛;贾宛瑜;黄江衡;戴泽麟
作者机构：
长江大学,湖北武汉430000
文献出处：
引用格式：
[1]叶甘;薛毛毛;贾宛瑜;黄江衡;戴泽麟-.PCA镜像对称人脸数据特征提取)[J].电脑知识与技术,2022(04):100-102,105
A类：
B类：
镜像,数据特征,高维,低维,人脸识别,下探,两半,操纵面,子空间,低秩,优化框架,科学有效性
AB值：
0.296215
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