一种增量PCA算法及其在人脸识别中的应用
Novel incremental principal component analysis and its application for face recognition作者机构：浙江师范大学信息工程学院浙江金华321004
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2008年第44卷第6期
页 面：228-230页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：主成分分析(PCA)是模式识别领域一种重要的方法,现在已被广泛地应用于人脸识别算法中,但基于PCA人脸识别系在应用中面临着一个重要障碍:增量学习问题。针对这个问题,提出了一种适用于成批增量数据的IPCA算法,该算法在原始P分解的基础上,利用空间投影变换,使得可以在一个低维空间求解整体PCA,从而降低了求解的复杂度,在此基础上对该增量算进行了核化,并在ORL人脸数据库上验证了算法的有效性。
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