郎方年;周继柳;严斌;宋恩斌;钟、范 如何获得四元数矩阵正交特征向量集的方法及其在彩色人脸识别中的应用。（四元数矩阵正交特征向量集的获取方法及其在彩色人脸识别中的应用。） （中文。英文摘要） Zbl 1174.15353号 《汽车学报》。罪。 34，第2期，121-129（2008）. 摘要：针对四元数矩阵正交特征向量集的获取困难，提出了一种新的获取方法。该方法的主要思想可以描述如下。首先构造复域中定义的四元数矩阵的导出矩阵，然后利用与导出矩阵的特征向量空间类似的特定空间得到复特征向量，然后，通过将所有特征值的特征向量变换为四元数特征向量，可以得到正交特征向量集。同时，提出了一种基于四元数的主成分算法（PCA）方法，并给出了详细的数学计算，以说明其在模式识别领域的合理性和实用性。最后，本文提出了一种基于四元数的彩色人脸识别方法，该方法使用R、G、B作为四元数中的三个虚数。与传统方法相比，我们的算法同时使用人脸灰度信息和颜色信息，以获得更多的鉴别信息。在四川大学天思智能研究生院的彩色人脸数据库上进行的实验表明，该方法的识别率显著提高，且优于传统方法。 MSC公司： 15B33型 特殊环上的矩阵（四元数、有限域等） 68吨10 模式识别、语音识别 68单位10 图像处理的计算方法 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 15甲18 特征值、奇异值和特征向量 关键词：四元数空间;通用主成分算法;四元数自共轭矩阵;分类;彩色人脸识别;正交特征向量集;特征值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Lang}等人，《汽车学报》。罪。34，第2号，121--129（2008；Zbl 1174.15353） 全文： DOI程序