基于矩阵体积度量的二维PCA人脸识别

• 作者: 夏雷 孟继成
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 二维PCA 距离度量 矩阵体积度量 人脸识别
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 83-87,144
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.10.017

摘要

本文提出一种符合高维几何空间理论的矩阵体积度量分类准则用于人脸识别.基于二维PCA的人脸识别方法主要研究的是特征提取部分,对后继的分类识别研究不多.基于二维PCA的人脸识别方法中典型的分类准则是比较特征向量的欧氏距离,而新方法比较的是矩阵的体积.在ORL和AR人脸库上的实验表明,所提出的矩阵体积度量较传统距离度量分类准则更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟继成	电子科技大学自动化工程学院	8	65	3.0	8.0
2	夏雷	电子科技大学电子工程学院	5	3	1.0	1.0