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

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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

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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。

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来源
《佛山科学技术学院学报：自然科学版》 |2020年第4期|70-76|共7页
作者
史钰潮; 谭立辉;
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作者单位

广东工业大学应用数学学院;

广东广州510520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 主成分分析; 复二维判别分析; 特征融合;

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