随机采样的2DPCA人脸识别方法

• 作者: 彭星 朱玉莲
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 二维主成分分析(2DPCA) 局部区域 随机采样
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 2461-2465
• 分类号: TP391
• 字数: 4628字
• 语种: 中文

摘要

在2DPCA的基础上提出一种随机采样的2DPCA人脸识别方法--RRS-2DPCA.同传统通过对特征或投影向量进行采样的方法不同的是,RRS-2DPCA(Row Random Sampling 2DPCA)将随机采样建立于图像的行向量集中,然后在行向量子集中执行2DPCA.在ORL、Yale和AR人脸数据集上进行实验,结果表明RRS-2DPCA不仅具很好的识别性能和运算效率,而且对参数具有很大的稳定性.另外针对2DPCA和RRS-2DPCA对光线、遮挡等不鲁棒问题,进一步提出了局部区域随机采样的2DPCA方法LRRS-2DPCA(Local Row Random Sampling 2DPCA),将RRS-2DPCA执行在人脸图像的局部区域中.实验结果表明LRRS-2DPCA不仅具有较好的鲁棒性更大大的提高了RRS-2DPCA的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱玉莲	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	13	76	4.0	8.0
2	彭星	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	3	4	1.0	2.0