论文研究-基于线性投影分析和FCM动态聚类的人脸识别.pdf

时间:2022-08-11 12:15:49
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文件名称:论文研究-基于线性投影分析和FCM动态聚类的人脸识别.pdf

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更新时间:2022-08-11 12:15:49

主成分分析,线性判别分析,模糊C均值动态聚类算法,人脸识别

依据主成分分析方法(PCA)对图像具有很好的表达能力,即能很好地重构原图像,而线性鉴别分析(LDA)可使图像样本具有较高可分性的特点,提出对图像先进行PCA处理,再进行LDA处理,从而降低人脸特征维数并对人脸图像进行了特征提取;并提出用FCM动态聚类算法作为识别分类器,对人脸进行识别。实验和分析结果表明,在人脸识别中,这种融合PCA和LDA的分类方法能够更好地对特征进行提取,且FCM动态聚类分类器比K近邻判别分类器更具有灵活的分类能力。


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