一种基于外观的人脸描述和识别的方法--二维主成分分析法

• 作者: 李莉
• 来源期刊: 邢台学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 二维主成分分析 主成分分析(PCA) 特征脸 图像描述 人脸识别
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 数学·计算机
• 页码范围: 107-109
• 页数: 3页
• 分类号: O235
• 字数: 2737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4658.2005.02.038

摘要

二维主成分分析(2DPCA)是一种图像表示的新技术.与PCA相比,2DPCA的基础是二维图像矩阵,而不是一维向量.因此,在特征提取之前图像矩阵不需要预先转变为一维向量.实验结果表明,使用2DPCA的识别率均高于PCA,而且2DPCA在图像特征提取方面比PCA更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莉	邢台学院教务处	15	23	3.0	4.0