基于二维PCA的人脸识别方法研究

• 作者: 朱秀昌 韩柯
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 人脸识别 特征提取 图像处理 模式识别
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2007.01.017

摘要

该文提出了一种基于二维PCA的类内平均脸方法进行人脸的特征提取.首先利用类内平均脸对人脸训练样本进行规范化处理,根据规范化之后的人脸训练样本计算图像协方差矩阵,并求解一组最优特征向量,然后将人脸样本投影到这组最优特征向量上来提取人脸的特征,最后采用最近邻距离分类器来分类所提取的特征.此方法在NUST603人脸图像库上进行了实验,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱秀昌	南京邮电大学通信与信息工程学院	193	1476	17.0	28.0
2	韩柯	南京邮电大学通信与信息工程学院	6	60	5.0	6.0