一种融合模块2DPCA 与 PCA 的人脸识别方法
黄海波
全海燕
谢鹏
1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明,6505002.昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明,6505003.昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明,650500
摘要：针对主成分分析（PCA）求解高阶矩阵计算量很大和模块二维主成分分析（M2DPCA）特征数量仍然较大且有一定的相关性的问题，提出了融合模块2DPCA 与 PCA 的方法进行人脸识别．该方法先通过 M2DPCA 对子图像进行特征提取，然后把每个图像中的子图像按分块的顺序重新组成新的矩阵，再对新的矩阵进行 PCA．在 ORL 人脸库中实验，结果表明，该算法在一定程度上去除了特征参数间的相关性并大大减少了特征维数．
关键词：模块二维主成分分析主成分分析特征提取人脸识别
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金项目(D0405)云南省自然科学基金项目(2009ZC048M)
论文发表日期：2013-01-01
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：5( 81-85 )
英文信息