基于子模式的二维主成分分析融合复判别分析的人脸识别

• 作者: 史钰潮 谭立辉
• 来源期刊: 佛山科学技术学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 主成分分析 复二维判别分析 特征融合
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 70-76
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4031字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种有效的人脸表示与识别的方法.为了能有效地保持各个子块间的空间关系,该方法首先对图像进行分块,对分块后各子样本集使用二维PCA方法分别抽取图像行间信息和列间信息,然后将子块的行和列特征融合成子复数特征矩阵.再利用复二维判别分析C2DLDA方法,从子复数特征矩阵中进一步进行特征提取,最后把各子复特征矩阵拼成相应原始图像的特征矩阵.实验结果表明,该方法降低了特征的维数,减少了表情和光照等因素对人脸识别准确率的影响,获得了较好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭立辉	广东工业大学应用数学学院	10	8	2.0	2.0
2	史钰潮	广东工业大学应用数学学院	2	0	0.0	0.0