GLRAM Plus DialPCA图像识别方法

• 作者: 侯向阳 顾鸿
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 广义低秩矩阵近似 对角主成分分析 二维主成分分析 人脸识别 特征抽取 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 178-181
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.03.035

摘要

针对高维数据的特征提取问题,将广义低秩矩阵近似(GLRAM)与对角主成分析(DialPCA)相结合,提出一种新的特征提取方法GLRAM Plus DialPCA用于进行图像识别.通过广义低秩矩阵对原始图像进行近似,再做对角化变化,采用二维主成分分析(2DPCA)提取数据行列之间的相关性特征,并利用最近邻分类器计算图像识别率.基于FERET和ORL人脸数据库的实验结果表明,与单一的GLRAM或2DPCA相比,GLRAM Plus DialPCA在姿态、光照和表情变化的情况下识别率更高,特征提取速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯向阳	海军指挥学院科研部	6	19	2.0	4.0
2	顾鸿	海军指挥学院科研部	6	8	2.0	2.0