改进的分块2DPCA人脸识别方法

• 作者: 吴天德 戴在平
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模块2DPCA 类内中间值 人脸识别 特征抽取
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 信源处理
• 页码范围: 52-54
• 分类号: TP391
• 字数: 2546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2011.10.019

摘要

将样本中间值融入模块二维主成分分析方法进行人脸识别.该算法首先对图像矩阵进行了模块化得到子图像矩阵,之后直接把子图像矩阵集作为样本集.与原始模块二维主成分分析算法不同之处在于,将子块的类内中间值引入到总体协方差矩阵的求解过程中.通过ORL数据库的测试,融合后的算法继承了模块二维主成分分析的强鲁棒性,提高了识别率,证明了改进后的方法相对普通的二维主成分分析和模块二维主成分分析算法而言,性能得到提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴在平	华侨大学信息科学与工程学院	21	48	3.0	5.0
2	吴天德	华侨大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0