二阶分块PCA的人脸特征提取方法研究

• 作者: 武和雷 武圣 许一菲 郭杭 项晓丽 龙伟
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 二阶分块PCA 鉴别特征 二阶特征脸 特征提取 剩余图像
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 25-28,32
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3524字
• 语种: 中文

摘要

为了提取更为有效的鉴别特征,在已有的二阶特征脸方法和分块主成分分析(PCA)方法上,提出了二阶分块PCA人脸特征提取方法.该方法对原始人脸图像和经重建得到的剩余图像分别运用分块PCA,将提取的一阶和二阶特征线性组合为一个特征矩阵,再进行分类识别.此特征能更充分反映人脸图像的低频和高频特性.采用ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果表明该二阶分块PCA正确识别率优于普通分块PCA算法,具有较强的特征提取能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武和雷	南昌大学信息工程学院	42	322	9.0	17.0
2	郭杭	南昌大学信息工程学院	60	378	11.0	16.0
3	龙伟	南昌大学信息工程学院	63	224	8.0	11.0
4	项晓丽	南昌大学信息工程学院	5	11	2.0	3.0
5	武圣	山东大学软件学院	4	10	2.0	3.0
6	许一菲	南昌大学信息工程学院	2	5	1.0	2.0