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国家自然科学基金(60772059)

作品数：2 被引量：2H指数：1
相关作者：陈雯荆晓远刘琳张耘常恒更多>>
相关机构：南京邮电大学更多>>
发文基金：江苏省教育厅自然科学基金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

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇人脸
  • 2篇人脸识别
  • 1篇余弦
  • 1篇余弦变换
  • 1篇正则
  • 1篇正则化
  • 1篇小样本
  • 1篇小样本问题
  • 1篇离散余弦变换
  • 1篇非线性
  • 1篇DCT

机构

  • 2篇南京邮电大学

作者

  • 2篇荆晓远
  • 2篇陈雯
  • 1篇高寿
  • 1篇李升
  • 1篇马文莹
  • 1篇常恒
  • 1篇张耘
  • 1篇刘琳

传媒

  • 2篇微计算机信息

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于非线性DCT鉴别分析的人脸识别被引量：1
2009年
有效的特征提取是人脸图象识别的关键技术。该文提出了一种非线性DCT鉴别特征提取方法并将其应用到人脸识别中。首先对人脸图像做DCT变换并选择合适的频段,然后使用广义KDCV方法来提取这些频段中的非线性鉴别特征。在FERET人脸库上的实验证明了该方法的有效性。
李升荆晓远马文莹刘琳陈雯张耘常恒高寿
关键词：人脸识别
基于虚拟样本的正则化鉴别分析方法被引量：1
2010年
小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性。本文利用样本重构理论,使用PCA样本协方差矩阵的特征向量生成虚拟样本,利用这些虚拟训练样本克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用正则化判别分析方法。本文方法克服了正则化判别分析需要进行多个参数优化的问题。实验结果表明,本文提出的方法优于其他采用虚拟训练样本的二次判别分析方法。
陈雯荆晓远
关键词：小样本问题人脸识别
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