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基于稀疏编码的提取人脸整体特征算法
被引：5
作者：
孙俊
王文渊
卓晴
机构：
[1] 清华大学自动化系
[2] 清华大学自动化系 北京
[3] 北京
来源：
关键词：
稀疏编码;
特征提取;
主成分分析;
模糊C均值;
D O I：
10.16511/j.cnki.qhdxxb.2002.03.033
中图分类号：
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号：
0811 ;
081101 ;
081104 ;
1405 ;
摘要：
为了提高特征的分类效果 ,提出了一种新的基于稀疏编码的人脸特征提取方法。稀疏编码是去除图像冗余的一种有效方法 ,适于描述具有 non- Gaussian分布的图像集合。和基于主成分分析 (PCA )的传统方法相比 ,利用稀疏编码提取的特征具有更好的分类特性。根据稀疏编码的聚类特性 ,利用模糊 C均值聚类对稀疏编码基函数进行初始化以进一步提高特征的可分性。人脸识别的试验结果表明 ,该方法明显优于传统的“特征脸”方法 ,是一种有效的图像整体特征提取方法
引用
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页数：3
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