基于matlab的人脸识别线性特征提取方法对比研究
如何有效的描述每个人脸的个体特征，使之容易区别于其他人，是人脸识别特征抽取中最关键的一部分。近年来，子空间分析方法因其具有描述性强、计算代价小等优点在人脸识别领域中得到了广泛的使用。本文重点对线性子空间方法中的2DPCA，2DLDA，2DICA做了理论上的比较，并利用matlab编程获得了实验数据的支持。同等的实验条件下，在ORL姿态库和CMU表情库的实验结果表明2DLDA识别效果最优，2DPCA识别效率最高，而无论是从识别率还是识别速度上来说，2DICA均介于二者之间。
人脸识别、2DPCA、2DLDA、2DICA
TP3;TN9
三峡大学硕士论文培优基金的支持2013PY040
2014-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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