基于PCA算法的人脸识别方法研究比较

摘要：

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术.当通过使用PCA变换获得的主成分去重建原始人脸图像时,能使均方误差最小.在传统的PCA基础上,Yang等人提出了2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果.文章对这两种方法做了理论上比较并给予实验数据支持,实验证明,2DPCA在识别方面略优于传统PCA算法.

关键词：主成分分析、二维主成分分析、数据降维、人脸识别

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-03-05（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：112-114