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
史钰潮
谭立辉
1.广东工业大学应用数学学院,广东广州5105202.广东工业大学应用数学学院,广东广州510520
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.
关键词：人脸识别主成分分析复二维判别分析特征融合
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2020-07-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 70-76 )
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