基于2DPCA和流形学习LPP算法的人脸特征提取应用

• 作者: 李国芳
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 流形学习 人脸识别 特征提取 2DPCA算法 LPP算法
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 7438-7441
• 页数: 4页
• 分类号: TP18

摘要

人脸图像的特征提取是人脸识别系统中最关键同时也是难题之一。流形学习算法是近些年的人脸识别和语音识别两个领域应用较多的非线性降维方法。通过对人脸识别系统的研究,现提出一种全新的基于2DPCA（Two-Dimentional PCA）和流形学习LPP（Locality Preserving Projections）算法的特征提取方法,可为今后深入研究人脸识别技术提供较好的参考。仿真实验表明,该算法与传统特征提取PCA、LDA算法相比,可以取得更好的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国芳	贵州大学大数据与信息工程学院	5	20	3.0	4.0