模块二维主成分分析——人脸识别新方法

摘要：

提出了模块二维主成分分析(M2DPCA)线性鉴别分析方法.M2DPCA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:能有效地降低模式原始特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;此外,2DPCA是M2DPCA的特例.在ORL人脸库上试验结果表明,M2DPCA方法在识别性能上优于PCA,比2DPCA更具有鲁棒性.

关键词：线性鉴别分析、特征抽取、特征矩阵、人脸识别

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472060;江苏省自然科学基金05KJD520036

在线出版日期：2006-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：179-180,183