GLRAM Plus DialPCA图像识别方法

摘要：

针对高维数据的特征提取问题,将广义低秩矩阵近似(GLRAM)与对角主成分析(DialPCA)相结合,提出一种新的特征提取方法GLRAM Plus DialPCA用于进行图像识别.通过广义低秩矩阵对原始图像进行近似,再做对角化变化,采用二维主成分分析(2DPCA)提取数据行列之间的相关性特征,并利用最近邻分类器计算图像识别率.基于FERET和ORL人脸数据库的实验结果表明,与单一的GLRAM或2DPCA相比,GLRAM Plus DialPCA在姿态、光照和表情变化的情况下识别率更高,特征提取速度更快.

关键词：广义低秩矩阵近似、对角主成分分析、二维主成分分析、人脸识别、特征抽取、最近邻分类器

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.73

在线出版日期：2013-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：178-181