一种局部加权的二维主成分分析算法及其在人脸识别中的应用

• 作者: 金一 阮秋琦
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 二维主成分分析 局部加权 人脸识别 加权特征提取
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2007.03.005

摘要

提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法.引入了二维局部加权特征子空间的概念,将各类样本映射到这个局部加权特征子空间,再通过计算测试样本到加权子空间的距离进行样本的分类.使用这种方法在ORL人脸库上进行测试,结果表明,经过局部特征加权的二维主成分分析方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能,并且在提高识别率的同时算法的复杂程度并没有明显增加.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮秋琦	北京交通大学计算机与信息技术学院	105	1445	20.0	32.0
2	金一	北京交通大学计算机与信息技术学院	8	199	5.0	8.0