二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法

• 作者: 梁久祯 王美
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 二维非参数子空间分析 二维主成分分析 二维线性判别分析
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-189,192
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.24.062

摘要

提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法.利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取.基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2pCA、2DPCA、(2D)2LDA、2DLDA、2DPCA+2DLDA、2DNSA算法相比,该算法性能更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁久祯	江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所	74	332	10.0	13.0
2	王美	江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所	2	8	2.0	2.0