一种双向压缩的二维特征抽取算法及其应用

• 作者: 张生亮 杨静宇 谢永华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 二维主分量分析 特征抽取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 63-64,66
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.05.021

摘要

针对二维主分量分析(2DPCA)在最优投影轴上的投影是一个向量,其抽取出的图像特征是一个矩阵,特征数据量大,不便于直接分类的弱点,提出了一种特征抽取新方法.首先用2DPCA作一次横向压缩,对抽取出的特征矩阵再作一次2DPCA进行纵向压缩.这样抽取出的特征数量大大减少,可加快分类速度.ORL人脸库的试验结果表明了该方法的有效性.

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系	623	11098	50.0	74.0
2	张生亮	南京理工大学计算机系	16	422	12.0	16.0
3	谢永华	南京理工大学计算机系	12	139	6.0	11.0