融合2DDCT、2DPCA和2DLDA的人脸识别方法

• 作者: 廖正湘 李强 陈元枝
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 二维主分量分析 二维线性判别分析 特征提取 离散余弦变换
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 237-239,288
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.09.063

摘要

二维主分量分析(2DPCA)是人脸识别中的一种非常有效的特征提取方法.二维线性判别(2DLDA)方法具有很好的分类效果.在研究这两种理论的基础上提出一种基于2DDCT(二维离散余弦变换)与2DPCA+ 2DLDA相结合的人脸识别方法,并在0RL人脸库上分别对单一的方法与相融合的方法进行识别比较研究.实验结果表明,提出的方法不仅提高了识别率,而且减少了训练与分类时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈元枝	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	23	156	6.0	12.0
2	李强	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	12	97	4.0	9.0
3	廖正湘	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	5	17	2.0	4.0