二维投影与PCA相结合的人脸识别算法

• 作者: 张生亮 杨静宇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征抽取 人脸识别 主分量分析
• 年，卷（期）: 2006,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 165-166,169
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3483字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.16.063

摘要

传统的特征抽取算法是基于向量的,在模式是图像时并不方便.二维投影方法利用图像矩阵直接计算,虽然抽取特征速度快,但抽取出的特征是矩阵,对应的特征数量大,影响分类速度.该文结合二者的优点,先用二维投影处理原始图像,降维后再做主分量分析,抽取出少量的特征进行分类,识别率和分类速度均有提高.在ORL人脸库上20次实验的平均识别率达95.83%.

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	张生亮	南京理工大学计算机科学系	16	422	12.0	16.0