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胡伟鹏

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：中山大学电子与信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇人脸识别方法
  • 1篇识别方法
  • 1篇网络
  • 1篇核变换
  • 1篇核主成分分析

机构

  • 1篇中山大学

作者

  • 1篇胡海峰
  • 1篇胡伟鹏

传媒

  • 1篇中山大学学报...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
核主成分分析网络的人脸识别方法被引量：7
2016年
主成分分析网络(principal component analysis network,PCANet)是当前流行深度学习模型,在人脸识别、目标识别、纹理分类和手写体数字识别等方面有广泛应用。在PCANet方法基础上,该文提出基于核主成分分析网络(kernel principal component analysis network,KPCANet)的人脸识别方法。算法由四部分组成:主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、二值化哈希、分块直方图。在Extended Yale B和AR两个经典人脸库上的实验结果表明,所提方法在识别性能上优于PCANet方法 ,算法对于不同光照、表情变化下的人脸有更好的识别率和鲁棒性。
胡伟鹏胡海峰顾建权李昊曦
关键词：人脸识别核变换
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