文献类型：期刊文章

作　　者：周昆阳[1] 向阳[1] 丁政年[1] 张宇豪[1] 郑泽斌[1] 邵叶秦[1]

ZHOU Kun-yang;XIANG Yang;DING Zheng-nian;ZHANG Yu-hao;ZHENG Ze-bin;SHAO Ye-qin(School of Zhang Jian,Nantong University,Nantong 226019,China)

机构地区：[1]南通大学张謇学院,江苏南通226019

出　　处：《南通职业大学学报》

基　　金：江苏省大学生创新创业训练计划立项项目(201910304158H,202010304180H,202010304122Y)。

年　　份：2020

卷　　号：34

期　　号：4

起止页码：83-87

语　　种：中文

收录情况：NSSD、RCCSE、普通刊

摘　　要：基于主成分分析(Principal component analysis Network,PCANet)技术在树莓派上设计人脸识别系统,利用树莓派捕捉人脸图像,进行人脸特征提取,识别人脸并确定身份。为了提高人脸识别的准确度和识别速度,对PCA算法部分进行改进,使用增量主成分分析进行数据降维,实现特征提取。实验结果表明,改进的系统识别速度快,准确度较高,可以用于实际人脸识别。

关 键 词：树莓派  人脸识别 PCANet  增量主成分分析  

分 类 号：TP391.41]