二维类增广PCA及其在人脸识别中的应用

• 作者: 徐毅 梁久祯 赵冬娟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 二维主成分分析(2DPCA) 类增广主成分分析(CAPCA) 二维类增广主成分分析(2DCAPCA)
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 202-204
• 分类号: TP391
• 字数: 2909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.01.058

摘要

提出了一种二维类增广PCA (2DCAPCA)的人脸识别算法.用二维PCA(2DPCA)方法直接对人脸图像矩阵进行特征提取,对提取的特征进行归一化处理,将归一化处理后的特征与类别信息结合构成类增广矩阵,对类增广矩阵进行2DPCA处理,提取图像的类增广矩阵特征.由于该算法既保留了人脸图像的结构信息,又考虑了样本的类别信息,识别率有了较大的提高.通过Yale和FERET库上的实验表明,该方法对人脸识别是有效的.

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	74	332	10.0	13.0
2	赵冬娟	江南大学物联网工程学院	3	19	2.0	3.0
3	徐毅	江南大学物联网工程学院	9	27	3.0	4.0