改进的二维主成分分析的人脸识别新算法

• 作者: 傅佑 邱雨楠 陆冰鉴 陆振宇
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 二维主成分分析 人脸识别 改进的感知哈希技术 多角度旋转 图像特征提取 角度自矫正
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 55-59,64
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.06.014

摘要

传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取.为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法.该算法先将人脸图像进行倾斜角度自矫正,同时提取图片的低频信息,再利用改进的感知哈希技术得到图像的"指纹",然后将自矫正后的人脸图片进行多角度旋转,并分别提取特征,得到多角度旋转后的图像特征信息.最后将新算法在ORL人脸库上进行试验,结果表明新算法优于传统2DPCA.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆振宇		31	127	6.0	9.0
5	傅佑	南京信息工程大学电子与信息工程学院	2	9	2.0	2.0
6	邱雨楠	南京信息工程大学电子与信息工程学院	2	9	2.0	2.0
7	陆冰鉴	南京信息工程大学电子与信息工程学院	2	9	2.0	2.0