改进的人脸识别主分量分析算法

• 作者: 仰枫帆 罗琳 邹采荣
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 主分量分析 线性判别分析
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TN3
• 字数: 781字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2006.01.006

摘要

在应用于人脸识别领域的主分量分析(PCA)算法中,为了降低与外界光照变化相关的特征向量对提取特征的影响,提出了一种改进的主分量分析(MPCA)算法,利用相对应的标准方差对提取的特征矢量元素进行归一化处理.采用耶鲁大学的2个人脸数据库(Yale face database和Yaleface database B)进行了验证,实验结果表明,对于正面人脸和具有小角度姿态变化情况下的人脸,提出方法的性能优于传统的PCA和LDA(线性判别分析)算法,而运算量和PCA算法相同,大大低于LDA算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹采荣	东南大学无线电工程系	153	2088	25.0	40.0
2	罗琳	东南大学无线电工程系	17	127	7.0	11.0
3	仰枫帆	南京航空航天大学电子工程系	47	108	6.0	7.0