一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法

• 作者: 冯大政 曾岳
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析法(PCA) 二维主成分分析法(2DPCA) 人脸识别 人脸表示
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 页码范围: 74-79
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4773字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.07.014

摘要

本文分析了人脸的对称性和主成分分析法(PCA)、二维主成分分析法(2DPCA)的特性,证明了2DPCA协方差矩阵就是PCA协方差矩阵的主角线的平均值,同时表明2DPCA减少了对人脸识别有用的协方差信息.提出了一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法(S2DPCA),该算法最大程度地利用了协方差鉴别信息,用更少的系数表示一张人脸图像.通过在ORL的实验比较表明,该算法与PCA算法相比降低了计算复杂性,与2DPCA方法和PCA方法相比提高了人脸识别率,在识别率方面优于传统算法( PCA (Eigenfaces)、ICA、Kernel Eigenfaces),同时也压缩了人脸的存储空间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯大政	西安电子科技大学雷达信号国家重点研究所	199	1584	18.0	28.0
2	曾岳	西安电子科技大学雷达信号国家重点研究所	8	72	4.0	8.0