| 模块2DPCA算法在人脸识别中的应用和讨论 |
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| 引用本文： | 郑豪.模块2DPCA算法在人脸识别中的应用和讨论[J].南京晓庄学院学报,2009,25(6). |
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| 作者姓名： | 郑豪 |
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| 作者单位： | 南京晓庄学院数学与信息技术学院,江苏,南京,210017 |
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| 摘 要： | 文章讨论了模块2DPCA(two-dimensional principal eomponent anallysis)的人脸识别方法.传统的PCA方法是在特征抽取之前将子图像矩阵转化为图像向量,这样会造成维数增大.二维主成分分析算法(2DPCA)作为模式识别领域的一种重要算法,它直接利用原始二维图像矩阵,生成特征提取所需的图像协方差矩阵,具有较高健壮性.模块2DPCA是2DPCA的推广,模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵,然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征提取.与2DPCA相比,模块2DPCA方法在识别性能上优于PcA.、比2DPCA更具有鲁棒性.最后就模块2DPCA存在的问题进行了讨论.
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| 关 键 词： | 模块2DPCA 特征提取 人脸识别 |
Application and Discussion of Modular 2DPCA Algorithm in Face Recognition |
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| ZHENG Hao.Application and Discussion of Modular 2DPCA Algorithm in Face Recognition[J].Journal of Nanjing Xiaozhuang College,2009,25(6). |
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| Authors: | ZHENG Hao |
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