基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法

• 作者: 刘宏伟 温福喜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 二维主分量分析 二维线性可分性分析 分类器融合
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 201-203
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.08.064

摘要

提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法.首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合.在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏伟	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	231	3070	26.0	37.0
2	温福喜	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	3	43	3.0	3.0