改进的二维主成分分析的人脸识别新算法

摘要：

传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取.为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法.该算法先将人脸图像进行倾斜角度自矫正,同时提取图片的低频信息,再利用改进的感知哈希技术得到图像的"指纹",然后将自矫正后的人脸图片进行多角度旋转,并分别提取特征,得到多角度旋转后的图像特征信息.最后将新算法在ORL人脸库上进行试验,结果表明新算法优于传统2DPCA.

关键词：二维主成分分析、人脸识别、改进的感知哈希技术、多角度旋转、图像特征提取、角度自矫正

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.73-34

资助基金：国家自然科学基金项目61773220;国家自然科学基金项目61473334

在线出版日期：2019-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：55-59,64