计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2006年
27期
69-72,75
,共5页
陈伏兵%韦相和%严云洋%杨静宇
陳伏兵%韋相和%嚴雲洋%楊靜宇
진복병%위상화%엄운양%양정우
线性鉴别分析%特征抽取%二维主成分分析%分块二维主成分分析%人脸识别
線性鑒彆分析%特徵抽取%二維主成分分析%分塊二維主成分分析%人臉識彆
선성감별분석%특정추취%이유주성분분석%분괴이유주성분분석%인검식별
基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法.M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类.新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类.在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力.实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPCA和PCA方法,也优于基于Fisher鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法.
基于二維主成分分析(2DPCA),文章提齣瞭分塊二維主成分分析(M2DPCA)人臉識彆方法.M2DPCA從模式的原始數字圖像齣髮,先對圖像進行分塊,對分塊得到的子圖像矩陣採用2DPCA方法進行特徵抽取,從而實現模式的分類.新方法的特點是能有效地抽取圖像的跼部特徵,正是這些特徵使此類模式區彆于彼類.在ORL人臉數據庫上測試瞭該方法的鑒彆能力.實驗的結果錶明,M2DPCA在鑒彆性能上優于通常的2DPCA和PCA方法,也優于基于Fisher鑒彆準則的鑒彆分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法.
기우이유주성분분석(2DPCA),문장제출료분괴이유주성분분석(M2DPCA)인검식별방법.M2DPCA종모식적원시수자도상출발,선대도상진행분괴,대분괴득도적자도상구진채용2DPCA방법진행특정추취,종이실현모식적분류.신방법적특점시능유효지추취도상적국부특정,정시저사특정사차류모식구별우피류.재ORL인검수거고상측시료해방법적감별능력.실험적결과표명,M2DPCA재감별성능상우우통상적2DPCA화PCA방법,야우우기우Fisher감별준칙적감별분석방법:Fisherfaces방법、F-S방법화J-Y방법.
