A new PCA method to increase recognition rate

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

A new PCA method to increase recognition rate

更新时间：2025-09-01

- A new PCA method to increase recognition rate
- Issue 1, Pages: 10-13(2008)
- 作者机构：
  
  1. 1:山东大学机械工程学院
  2. 2:山东大学机械工程学院
  3. 3:山东大学机械工程学院,济南,250061
  4. 4,济南,250061
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2008
- 稿件说明：
移动端阅览
A new PCA method to increase recognition rate[J]. 2008, (1): 10-13.
DOI：

A new PCA method to increase recognition rate[J]. 2008, (1): 10-13. DOI：

摘要

针对基于主元分析(PCA)的识别算法不能最优区分不同种类样本的缺点

提出了一种新的多主元分析(Multi-PCA)识别算法。该算法为每类样本构造单独特征空间

用各个空间的特征向量重建待识别样本。特征空间是基于某类样本图像的共性建立

因此重建该类样本图像时将得到较小重建误差

而重建其它类图像时的误差较大。可以根据重建误差的大小来识别样本图像

将待识别样本分类到具有最小重建误差的特征空间。在ORL、YALE人脸库和标牌压印字符库上的实验结果显示

Multi-PCA的识别率比PCA有较大提高。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

391

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

A micro-expression recognition algorithm based on long short-term memory networks and feature fusion

Feature extraction algorithm of OCT image based on wavelet decomposition pyramid

Brain glioma classification algorithm based on 3D CNN

Seal identification based on krawtchouk moment and support vector machine

Video quality assessment based on multiscale structural similarity and motion block

Related Author

袁新颜

郑刚

杨晶

高乃珺

陈明惠

张晨曦

王远军

赵尚义

Related Institution

1:江苏商贸职业学院电子与信息学院

2:上海奥普生物医药有限公司

1:上海理工大学教育部微创医疗器械工程研究中心生物医学光学与视光学研究所

1:上海理工大学医疗器械与食品学院

2:脉冲功率激光技术国家重点实验室

⁰