广义主分量分析及人脸识别

• 作者: 杨健 杨静宇 袁小华 高秀梅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 广义主分量分析 主分量分析 线性鉴别分析 图像特征抽取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 31-32,48
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.11.010

摘要

传统的主分量分析和Fisher线性鉴别分析在处理图像识别问题时都是基于图像向量的.该文提出了一种直接基于图像矩阵的主分量分析方法,它的突出优点是大大加快了特征抽取的速度.在ORL标准人脸库上的试验结果表明,该文所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的主分量分析方法和Fisher线性鉴别分析方法,而且特征抽取的速度得到了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学系	623	11098	50.0	74.0
2	杨健	南京理工大学计算机科学系	37	830	12.0	28.0
3	袁小华	南京理工大学计算机科学系	37	119	6.0	9.0
4	高秀梅	南京理工大学计算机科学系	12	241	7.0	12.0