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针对单一人脸特征在人脸识别中的局限性问题和二维主成分分析人脸特征缺少判别信息的问题，利用互补思想，提出了一种改进的二维主成分分析与二维线性鉴别分析加权融合的人脸识别算法。利用离散余弦变换对原始人脸图像
由于人脸图像常常因光照、姿态、表情变化及遮挡等因素的影响而具有非线性结构，在空间域直接使用线性方法就有其局限性。为此，提出了一种基于离散余弦变换和线性回归分类的人脸识别方法：通过离散余弦变换获取人脸图
针对人脸图像特征提取，应用主成分分析和二维主成分分析方法，提出用二维特征求解样本的隶属度，用主成分特征进行支持向量机分类的方法。该方法结合了二维主成分特征在选取少量分量时人脸重构图像稳定的优点和主成分
多分类问题一直是模式识别领域的一个热点，提出了一种基于纠错输出编码和支持向量机的多分类器算法。根据通信编码理论设计纠错输出编码矩阵；按照该编码矩阵设计若干个互不相关的子支持向量机，根据编码原理将它们融
基于Hadoop的人脸识别并行化方法的研究.pdf
提出的SR2DLPP(spectral regression2 dimensional locality preserving projection)算法结合2DLPP和SR，将其应用于人脸识别中
利用正交投影技术进行降维可以更好地保留与度量结构有关的信息,提高人脸识别性能。在谱回归判别分析(SRDA)和谱回归核判别分析(SRKDA)的基础上,提出正交SRDA(OSRDA)和正交SRKDA(OS
基于深度学习的人脸识别系统.zip
针对基于深度学习的人脸识别这一生物特征识别领域的研究热点进行了综述．阐释了人脸识别及深度学习模型的基本结构；总结了该技术在国内外的研究现状及其应用，如基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法、深度非线
为了充分利用人脸图像的潜在信息，提出一种通过设置不同尺寸的卷积核来得到图像多尺度特征的方法，多尺度卷积自动编码器（Multi-Scale Convolutional Auto-Encoder，MSCA
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