论文研究-基于SVD和LDA的人脸识别方法.pdf

时间:2022-08-11 13:33:04
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文件名称:论文研究-基于SVD和LDA的人脸识别方法.pdf
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更新时间:2022-08-11 13:33:04
人脸识别,奇异值分解,线性鉴别分析,反向传播神经网络 提出了一种基于奇异值分解与改进的LDA相结合的人脸识别方法。首先利用奇异值分解方法获得图像的有效特征;然后经过改进的LDA处理,这样不仅可以有效降低维数,而且使抽取特征的判别能力得到了有效增强;最后对压缩后的特征向量进行排序,将排序后的特征送入BP网络进行识别。实验结果表明,该方法在低维特征向量下取得了很高的识别率,达到99%,效果优于传统方法。

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