基于子模式双向二维线性判别分析的人脸识别

摘要：

针对表情和光照变化等对人脸识别影响的问题,提出一种基于子模式双向二维线性判别分析(Sub-pattern two-di-rectional two-dimensional linear discriminant analysis,Sp-(2D)2 LDA)的人脸识别方法。该方法首先对原图像进行分块处理,并保持子块间的空间关系,然后对各个子训练样本集从行方向和列方向同时利用2DLDA 进行特征抽取,最后把各个子特征矩阵拼接成一对应原始图像的特征矩阵,并采用最近邻分类器进行分类识别。在 ORL 及 Yale 人脸库上的试验结果表明,Sp-(2D)2 LDA 有效降低了鉴别特征的维数,减少了表情和光照变化的影响,获得了较好的识别性能。

关键词：人脸识别、特征抽取、双向二维线性判别分析、子模式双向二维线性判别分析

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省青年创新人才项目2014QNCX194;广东省教改项目GDJG20142402;潮州市科技计划引导项目No.2014SF03 Supported by Project of Education Department of Guangdong2014EQNCX194;2014 Teaching Re-form Project of Higher Education in Guangdong ProvinceGDJG20142402;Project of Chaozhou Sci-ence and Technology Bureau2014SF03

在线出版日期：2015-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1016-1023