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综述人脸识别中的子空间方法

刘青山 卢汉清 马颂德

刘青山, 卢汉清, 马颂德. 综述人脸识别中的子空间方法. 自动化学报, 2003, 29(6): 900-911.
引用本文: 刘青山, 卢汉清, 马颂德. 综述人脸识别中的子空间方法. 自动化学报, 2003, 29(6): 900-911.
LIU Qing-Shan, LU Han-Qing, MA Song-De. A Survey:Subspace Analysis for Face Recognition. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2003, 29(6): 900-911.
Citation: LIU Qing-Shan, LU Han-Qing, MA Song-De. A Survey:Subspace Analysis for Face Recognition. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2003, 29(6): 900-911.

综述人脸识别中的子空间方法

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    通讯作者:

    刘青山,卢汉清,马颂德

    刘青山,卢汉清,马颂德

    刘青山,卢汉清,马颂德

  • 中图分类号: TP391.4

A Survey:Subspace Analysis for Face Recognition

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    Corresponding author: LIU Qing-Shan,LU Han-Qing,MA Song-De; LIU Qing-Shan,LU Han-Qing,MA Song-De; LIU Qing-Shan,LU Han-Qing,MA Song-De
  • 摘要: 如何描述每个个体人脸的特征,使之区别于其他个体,是人脸识别研究中的关键问题 之一.近年来提出了大量的方法,其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用之后,子空间分析 因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好的特点,受到了广泛的关注.文中结合近年 来已发表的文献,按照线性和非线性的划分,对子空间分析在人脸识别中的应用作一回顾、比较 和总结,以供其他人参考.
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出版历程
  • 收稿日期:  2002-07-24
  • 刊出日期:  2003-06-20

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