基于对称二维主成分分析的人脸识别

• 作者: 任明武 杨万扣 杨静宇
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 二维主成分分析(2DPCA) 对称二维主成分分析(S2DPCA) 镜像变换 选择性集成
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 326-331
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.03.009

摘要

提出一种基于人脸直观上镜像对称的算法--对称二维主成分分析,并成功应用于人脸识别.该算法引入镜像变换,根据奇偶分解原理,分别生成奇偶对称样本,再分别进行二维PCA变换,生成奇偶本征空间.根据选择性集成的思想,从奇偶本征空间挑选出更具有鉴别信息的本征向量构造人脸特征提取的本征空间.提取人脸图像的各奇偶对称的二维主成分特征进行识别.理论分析与实验证明,该算法既扩大样本容量,又提高识别率,同时该算法对光照变换有一定的不敏感性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学与技术学院	623	11098	50.0	74.0
2	任明武	南京理工大学计算机科学与技术学院	52	1349	20.0	36.0
3	杨万扣	南京理工大学计算机科学与技术学院	9	134	6.0	9.0