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二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用

         

摘要

提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法.分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析.其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率.此外,2DPCA是分决2DPCA的特例.在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法.

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