分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别

• 作者: 崔美琳 陈才扣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分块PCA 最大散度差鉴别分析 人脸识别
• 年，卷（期）: 2008,（34）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 155-157,162
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.34.048

摘要

提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法.该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间.接下来再对新模式采用最大散度差线性鉴别分析,这样就避免了对新模式的类内散布矩阵非奇异的要求.在ORL人脸库和Yale人脸库上分别检验了分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法的识别性能,实验结果表明该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈才扣	扬州大学信息科学与工程学院	65	397	11.0	17.0
2	崔美琳	扬州大学信息科学与工程学院	2	6	1.0	2.0