一种改进的人脸识别算法

• 作者: 宁佐廷
• 来源期刊: 网友世界
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 分块主成分分析 散步矩阵 子距离
• 年，卷（期）: wysjb_2012,（6）
• 页码范围: 42-43
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41

摘要

分块主成分分析算法（PCA）在提取人脸特征时是按照分块进行的,它获得的特征矩阵的维数大于PCA方法得到特征的维数。针对这种情况,本文提出了一种改进的分块主成分分析算法,该算法首先对每个子图像集分别求解散布矩阵,并根据此散布矩阵求出投影矩阵;然后将子图像投影到对应投影矩阵上得到特征向量,由此特征向量进而求出相应子图像间的子距离;最后将图像的所有子距离相加得到图像间的距离,根据最近邻分类器进行分类识别。实验表明,本文方法不仅提高了识别率,而且减少了所需的鉴别矢量,具有很好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁佐廷		2	0	0.0	0.0