改进的广义主分量分析及在人脸识别中的应用

摘要：

广义主分量分析是一种利用图像矩阵直接计算的二维主分量分析,较传统主分量分析提高了特征抽取速度及识别率.通过对广义主分量分析中的产生矩阵进行分析,并重新定义,在类间散布矩阵定义的基础上引入了径向基函数,通过调整径向基函数的系数得到更有利于分类的特征信息,获得较高的识别率.在Yale,ORL两个人脸数据库上的实验结果表明了改进方法的有效性和鲁棒性.

关键词：主分量分析、广义主分量分析、图像矩阵、散布矩阵、特征抽取、人脸识别

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目60632050

在线出版日期：2008-07-28（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：2901-2902,2905