计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2014年
2期
175-178,197
,共5页
模块二维主成分分析(2DPCA)%最大散度差鉴别分析%人脸识别
模塊二維主成分分析(2DPCA)%最大散度差鑒彆分析%人臉識彆
모괴이유주성분분석(2DPCA)%최대산도차감별분석%인검식별
modular 2 Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA)%maximum scatter difference discriminate analysis%face recognition
提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征，然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析，得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的局部特征和类别信息，而且完全避免了使用矩阵的奇异值分解。在ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。
提齣瞭一種改進的模塊2DPCA與最大散度差鑒彆分析相結閤的人臉識彆方法。該方法先對原始人臉圖像採用改進的模塊2DPCA抽取特徵，然後對得到的特徵圖像的子圖像塊施行最大散度差鑒彆分析，得到最終的特徵圖像。該方法不僅利用瞭原始圖像的跼部特徵和類彆信息，而且完全避免瞭使用矩陣的奇異值分解。在ORL人臉庫上的實驗結果驗證瞭該方法的有效性。
제출료일충개진적모괴2DPCA여최대산도차감별분석상결합적인검식별방법。해방법선대원시인검도상채용개진적모괴2DPCA추취특정，연후대득도적특정도상적자도상괴시행최대산도차감별분석，득도최종적특정도상。해방법불부이용료원시도상적국부특정화유별신식，이차완전피면료사용구진적기이치분해。재ORL인검고상적실험결과험증료해방법적유효성。
A method of combination of improved modular 2DPCA and Maximum Scatter Difference discriminate analysis (MSD)is proposed. The improved modular 2DPCA is applied to the original face images for feature extraction. Then MSD is used to the sub-images of these obtained feature images in which way the final feature images are obtained. This method can not only exploit local features of original image and discriminate information but also totally avoid the prob-lem of singular value decomposition of matrix. Experiments performed on ORL face database verify the effectiveness of the proposed method.
