【摘 要】
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人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,取得了很多研究成果。统计主元分析法(Prin-cipal Components Analysis,PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一。结合传统PCA算法的特点,提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法。该方法有效地增加了类间样本的识别距离、有效地缩小了类内样本的识别距离,从而提高了人脸正确识别率。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目（032356）,江门市科技攻门项目（江财企[2004]59号）
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人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,取得了很多研究成果。统计主元分析法(Prin-cipal Components Analysis,PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一。结合传统PCA算法的特点,提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法。该方法有效地增加了类间样本的识别距离、有效地缩小了类内样本的识别距离,从而提高了人脸正确识别率。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法正确识别率达到98%,在人脸识别的实际应用中是一种可行的方法。
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已有多约束路由问题的算法都相当复杂,其步骤多、处理开销大,这些都会给QoS的实际应用带来很大的限制。ATC(additive-to-concave)算法把加性参数转换为瓶颈性参数,使用直观、简单的方法找到从源点到终点的路径。该方法是QoS多约束路由问题算法中最简单的方法,并且性能较好。
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