[发明专利]基于平均影响值数据变换的特征加权PCA人脸识别方法有效
| 申请号： | 202010727958.6 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111914718B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 郭金金;文成林 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/77 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于平均影响值数据变换的特征加权PCA人脸识别方法。本发明中MIV的计算过程是通过对系统的输入值做等比例增加和减小，得到增加和减少后的数据分别作为系统输入，求解其对应的系统输出值。求取各个输入变量做等比例增加对应的系统输出值减去各个输入变量做等比例减小对应的系统输出值得到系统输入的各个参变量对系统输出的影响程度值及MIV值；采用多次计算求平均值的方式确定各个特征变量最终的MIV值。通过对MIV值一定的等比例放缩，将其用作PCA降维最近邻分类方法输入数据的特征权值来进行人脸识别。通过ORL人脸数据集的仿真测试，验证了本发明的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 平均 影响 数据 变换 特征 加权 pca 识别 方法 | ||
【主权项】：
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