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Research on Face Recognition Algorithm Based on Robust 2DPCA

机译：基于鲁棒2DPCA的人脸识别算法研究

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As a new dimension reduction method, the two-dimensional principal component (2DPCA) can be well applied in face recognition, but it is susceptible to outliers. Therefore, this paper proposes a new 2DPCA algorithm based on angel-2DPCA. To reduce the reconstruction error and maximize the variance simultaneously, we choose F norm as the measure and propose the Fp-2DPCA algorithm. Considering that the image has two dimensions, we offer the Fp-2DPCA algorithm based on bilateral. Experiments show that, compared with other algorithms, the Fp-2DPCA algorithm has a better dimensionality reduction effect and better robustness to outliers.
机译：作为一种新的尺寸减少方法，二维主成分（2DPCA）可以很好地应用于面部识别，但它易于异常值。因此，本文提出了一种基于Angel-2DPCA的新的2DPCA算法。为了减少重建误差并同时最大化方差，我们选择F标准作为测量并提出FP-2DPCA算法。考虑到图像具有两个维度，我们提供了基于双边的FP-2DPCA算法。实验表明，与其他算法相比，FP-2DPCA算法具有更好的维度降低效果和更好的异常值的鲁棒性。

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