改进的二维典型相关分析及其人脸识别应用

摘要：

针对二维典型相关分析(2DCCA)中类标矩阵维数较大及算法耗时过多的问题,提出一种改进的2DCCA特征提取方法.利用图像的频谱性质定义低维的类标矩阵,从有利于模式分类的角度构造出新的准则函数,采甩二维主成分分析对所得特征进一步降维,得到更具分类判别能力的低维特征.在ORL和组合人脸数据库上的实验结果表明,该特征具有较好的分类能力.

关键词：二维典型相关分析、频谱特征、类标矩阵、准则函数、特征提取、人脸识别

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国地震局教师科研基金资助项目20110116;河北省自然科学基金资助项目A2011408006

在线出版日期：2012-07-17（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：151-153