基于增强的2维主成分分析的特征提取方法及其在人脸识别中的应用

杨万扣; 吉善兵; 任明武; 杨静宇

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基于增强的2维主成分分析的特征提取方法及其在人脸识别中的应用

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为了对图像进行最优压缩,提出了两步2维主成分分析方法进行特征提取,称为增强的2维主成分分析.增强的2维主成分分析首先对图像进行行方向的2维主成分分析,再进行列方向的2维主成分分析.增强的2维主成分分析对图像进行了行方向和列方向的压缩,因此增强的2维主成分分析比2维主成分分析需要更少的系数来表示图像,需要更少的存储空间和分类时间.在ORL和FERET人脸库上的实验证明了该方法的有效性.

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来源
《中国图象图形学报》 |2009年第2期|227-232|共6页
作者
杨万扣; 吉善兵; 任明武; 杨静宇;
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作者单位

南京理工大学计算机学院,南京,210094;

盐城市无线电管理处,盐城,224001;

南京理工大学计算机学院,南京,210094;

南京理工大学计算机学院,南京,210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
主成分分析; 2维主成分分析; 特征提取; 人脸识别;

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