分块双向2DPCA融合局部特征的人脸识别

• 作者: 丁宁 孙念
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 双向二维主成分分析 特征提取 局部特征 置信度
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 157-161,199
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.11.037

摘要

针对(2D)2PCA无法保存某些重要局部特征的问题,提出一种分块双向二维主成分分析融合局部特征方法.首先,将图像分解为互不重叠的子块,每个子块包含重要的局部信息,利用(2D)2pCA对子块进行特征提取并投影到特征子空间.然后,对每个子块分别设计一个分类器并在一定置信度范围内判别测试样本所属类别.最后,根据所有子块所属类别的置信度之和完成人脸分类.在四个人脸识别数据库上的实验结果表明,相比其他几种人脸识别算法,该方法取得了更高的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁宁		6	24	4.0	4.0
2	孙念	天津大学部精密仪器与光电子工程学院	2	4	1.0	2.0