کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6957872 1451922 2018 21 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improved principal component analysis and linear regression classification for face recognition
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل مولفه اصلی و طبقه بندی رگرسیون خطی برای تشخیص چهره بهبود یافته است
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
In this paper, an improved principal component analysis (IPCA) is presented for face feature representation. IPCA is mainly designed to extract the useful information from original face images through reducing the dimension of feature vectors. Linear regression classification (LRC) algorithm is employed to treat the face recognition as a linear regression issue. LRC uses the least-square method to decide the class label with the minimum reconstruction error. Experiments are conducted on the Yale B, CMU_PIE and JAFFE databases. The proposed IPCA algorithm and LRC algorithm achieve better recognition results than that of state-of-the-art algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 145, April 2018, Pages 175-182
نویسندگان
, , ,