分块二维主成分分析鉴别特征抽取能力研究

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：HIT_Happy

【摘要】

：

基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPC

【作者】

：

陈伏兵韦相和严云洋杨静宇

【机构】

：

淮阴师范学院计算机科学系,南京理工大学计算机科学系,淮阴工学院计算机科学系

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2006年27期

【关键词】

：

线性鉴别分析特征抽取二维主成分分析分块二维主成分分析人脸识别 Linear Discriminant Analysis（LDA） feature ext

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（编号：60472060）,江苏省自然科学基金资助项目（编号：05KJD520036）,淮安市科技发展基金资助项目（编号：HAG05053）

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