2DPCA-ICA算法在人脸识别中的应用

• 作者: 李春芝 甘俊英
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 二维主元分析 独立元分析 人脸识别 2DPCA-ICA
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2008.04.005

摘要

传统独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)用于人脸识别首先是将人脸图像矩阵转换成向量求白化矩阵,然后利用快速固定点算法求分离矩阵,获得人脸图像独立基子空间,从而实现人脸识别.二维主元分析(Two-dimensional Principle Component Analysis,2DPCA)无须将人脸图像矩阵转换成向量,直接利用二维人脸图像矩阵求协方差矩阵,其特征值与特征向量的计算得到简化.本文结合2DPCA与ICA算法的特点,提出2DPCA-ICA人脸识别算法.该方法通过2DPCA算法计算白化矩阵;接着利用ICA算法获得人脸图像的独立元;然后构造独立基子空间;最后依据测试样本在独立基子空间上的投影特征实现人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明,2DPCA-ICA算法正确识别率与识别效率均高于PCA-ICA算法与2DPCA算法,是一种有效的人脸识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘俊英	五邑大学信息学院	82	871	14.0	26.0
5	李春芝	五邑大学信息学院	7	86	5.0	7.0