10.3969/j.issn.1000-3428.2011.24.062
二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法
提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法.利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取.基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2pCA、2DPCA、(2D)2LDA、2DLDA、2DPCA+2DLDA、2DNSA算法相比,该算法性能更优.
人脸识别、特征提取、二维非参数子空间分析、二维主成分分析、二维线性判别分析
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
江苏省自然科学基金资助项目BK2008098
2012-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
187-189,192