M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别

• 作者: 冯华丽 刘渊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 上下文约束 模块化二维主成分分析(M2DPCA) 基于上下文约束线性判别分析(CCLDA) 人脸识别
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 129-132,143
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3423字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0290

摘要

CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理，该算法易造成数据维数很大，计算量复杂并容易出现“小样本”等问题。针对以上这些问题，提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明，新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学数字媒体学院	235	1325	17.0	25.0
2	冯华丽	无锡商业职业技术学院教育信息化中心	8	13	2.0	3.0