一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法 被引量：24

1

作者 曾岳 冯大政 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期769-774,共6页

该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分... 该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分别对人脸3个子部分分别提取特征,然后根据最近邻理论和权值进行分类。经过在ORL人脸库和YALE人脸库的实验研究表明:与2DPCA相比,提高了人脸空间的识别率,压缩了人脸空间的系数,减少了识别时间;在识别的准确率方面,更优于传统的Fisherfaces,IC,Kernel Eigenfaces的算法。 展开更多

关键词 人脸识别 人脸表示 主成分分析法(PCA) 2维主成分分析法(2dpca)

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基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别 被引量：5

2

作者 胡利平 刘宏伟 +1 位作者 尹奎英 吴顺君 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期2322-2327,共6页

给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析... 给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析(2DPCA)相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 运动和静止目标获取与识别 主分量分析 二维主分量分析

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一种基于共同向量结合2DPCA的人脸识别方法 被引量：14

3

作者 文颖 施鹏飞 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期202-205,共4页

提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen- sional principal component analysis,2DPCA)的人脸识别方法.共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得,具有该类图像共同不变的性质.原始图像与该类其同向量之间的差分向量通... 提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen- sional principal component analysis,2DPCA)的人脸识别方法.共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得,具有该类图像共同不变的性质.原始图像与该类其同向量之间的差分向量通过2DPCA处理,依据最小距离测试得到识别结果.实验在ORL和Yale人脸数据库进行测试,结果表明本文提出的方法有较好的识别性能. 展开更多

关键词 人脸识别 共同向量 2维主成分分析

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一种基于Gabor小波和2DPCA的掌纹识别改进算法 被引量：10

4

作者 苏滨 姜威 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第1期242-245,共4页

提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA... 提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA与Fisher线性判别FLD(Fisher Linear Discriminate)结合起来,利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行掌纹识别。基于PolyU掌纹库的实验结果表明,该方法不仅有更高的识别率,而且维数更低。 展开更多

关键词 掌纹识别 GABOR小波变换 二维主分量分析 主分量分析 FISHER线性判别

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一种基于2DPCA的煤岩识别新方法 被引量：2

5

作者 贾新泽 杨慧贞 +2 位作者 段晋有 田甜 程永强 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期531-533,538,共4页

针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵... 针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PCA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PCA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。 展开更多

关键词 煤岩识别 PCA 2dpca

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融合WMD矩阵与2DPCA的人脸特征抽取与识别 被引量：1

6

作者 谢永华 陈伏兵 +1 位作者 张生亮 杨静宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第16期23-25,共3页

提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST60... 提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST603人脸库上的实验结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 小波矩描述子 二维主成分分析 人脸 特征抽取

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人脸图像识别中非贪婪L1范数的2DPCA最大化鲁棒算法

7

作者 刘辉 马文 王志锋 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2016年第2期90-95,共6页

基于L1范数的二维主成分分析是近年来提出的一种在图像域降维和特征提取的方法。通常,直接求解L1范数最大化问题很困难,因此,一种贪婪的策略被提出来了。然而,这种策略的初始化投影是随意选取的,为了获得更好的投影向量,得到一个最优的... 基于L1范数的二维主成分分析是近年来提出的一种在图像域降维和特征提取的方法。通常,直接求解L1范数最大化问题很困难,因此,一种贪婪的策略被提出来了。然而,这种策略的初始化投影是随意选取的,为了获得更好的投影向量,得到一个最优的局部解,提出了一个非贪婪的L1范数最大化算法,该非贪婪算法具有三大优势:使用L1范数和非贪婪策略对于异常值很稳健;与PCA-L1相比较,更多的空间结构信息得到了保留;相比2DPCA-L1,所有的投影方向可以被优化并且可以获得更好的解决方案。人脸和其他数据集上的实验结果验证了所提出的方法更加有效。 展开更多

关键词 二维主成分分析 L1范数 非贪婪算法 异常值 主成分分析法

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M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别

8

作者 冯华丽 刘渊 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第12期129-132,143,共5页

CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VT... CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。 展开更多

关键词 上下文约束 模块化二维主成分分析(M2dpca) 基于上下文约束线性判别分析(CCLDA) 人脸识别

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改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别 被引量：2

9

作者 孔爱祥 王成儒 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期175-178,197,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 模块二维主成分分析(2dpca) 最大散度差鉴别分析 人脸识别

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一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法 被引量：1

10

作者 戴飞 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第5期174-176,共3页

将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替... 将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。 展开更多

关键词 模块化二维主元成分分析法(M2dpca) 非参数子空间分析方法(NSA) 特征提取 人脸识别

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基于分段行列2D-PCA的高光谱图像数据降维方法 被引量：11

11

作者 张筱晗 杨桄 +1 位作者 黄俊华 杨永波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期256-262,共7页

针对传统二维主成分分析(2D-PCA)方法不能直接应用于高光谱图像数据降维的不足,提出一种基于分段行列2D-PCA的降维方法。利用高光谱图像波段间的相关系数进行波段子空间划分,在各子空间内通过旋转构建新的数据模型,以2D-PCA方法提取其... 针对传统二维主成分分析(2D-PCA)方法不能直接应用于高光谱图像数据降维的不足,提出一种基于分段行列2D-PCA的降维方法。利用高光谱图像波段间的相关系数进行波段子空间划分,在各子空间内通过旋转构建新的数据模型,以2D-PCA方法提取其行、列主成分信息,经过图像重建得到行、列主成分图像,对各波段子空间的行、列主成分图像进行小波分解,按照不同规则融合低频、高频系数,再通过小波逆变换得到降维后的图像。实验结果表明,与PCA和分段PCA方法相比,该方法在保证降维图像质量的前提下可缩短运算时间,提高高光谱图像的降维效率。 展开更多

关键词 高光谱图像 数据降维 二维主成分分析 波段子空间划分 小波融合

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一种新的SAR图像目标识别预处理方法 被引量：20

12

作者 胡利平 刘宏伟 吴顺君 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期733-737,共5页

针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出了一种有效的SAR图像预处理方法.首先通过自适应阈值分割、形态学滤波及几何聚类处理获得干净平滑的目标图像,再采用幂变换来增强图像质量,然后提取图像的主分量分析(PCA)、二维主分量分析(2DPCA... 针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出了一种有效的SAR图像预处理方法.首先通过自适应阈值分割、形态学滤波及几何聚类处理获得干净平滑的目标图像,再采用幂变换来增强图像质量,然后提取图像的主分量分析(PCA)、二维主分量分析(2DPCA)特征来进行识别.基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合上述预处理,PCA,2DPCA的识别性能均可达到96.5%以上. 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 主分量分析 二维主分量分析

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二维投影非负矩阵分解算法及其在人脸识别中的应用 被引量：32

13

作者 方蔚涛 马鹏 +2 位作者 成正斌 杨丹 张小洪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1503-1512,共10页

建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵,导致求解这类问题十分耗时.本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis,2DPCA)中,提出了一种新的二维投影非负矩阵分... 建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵,导致求解这类问题十分耗时.本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis,2DPCA)中,提出了一种新的二维投影非负矩阵分解(2-dimensional projective non-negative matrix factorization,2DPNMF)人脸识别算法.该算法在保持人脸图像的局部结构情况下,突破了最小化非负矩阵分解损失函数的约束,仅需计算投影矩阵(基矩阵),从而降低了计算复杂度.本文从理论上证明了所提出算法的收敛性,同时,使用了YALE、FERET和AR三个人脸库进行实验,结果表明2DPNMF不仅识别率高,而且速度优于非负矩阵分解和二维主成分分析. 展开更多

关键词 二维主成分分析 非负矩阵分解 人脸识别 特征提取

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一种基于Gabor小波及互协方差降维运算的人脸识别方法 被引量：9

14

作者 李雅倩 张少伟 +2 位作者 李海滨 张文明 张强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期2023-2027,共5页

针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理... 针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理的特征图像进行降维及特征提取;最后使用最近邻分类器进行分类。在ORL数据库和AR数据库上的实验表明,该方法的降维和识别性能优于传统2DPCA及其改进算法,能兼顾维度简约性和准确性,有效地提高了识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR小波 2维主成分分析 互协方差矩阵

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基于Gabor不确定度的嵌入式人脸识别系统 被引量：5

15

作者 叶继华 王仕民 +1 位作者 郭帆 余敏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期2502-2505,2550,共5页

多尺度Gabor特征的维数和数据量过大,不适合在ARM板上直接实现完成。利用计算每个尺度Gabor特征不确定度并采用加权融合的方法,很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权融合过程包括多尺度Gabor特征的提取、不确定度权值的计算和... 多尺度Gabor特征的维数和数据量过大,不适合在ARM板上直接实现完成。利用计算每个尺度Gabor特征不确定度并采用加权融合的方法,很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权融合过程包括多尺度Gabor特征的提取、不确定度权值的计算和加权融合过程;同时使用了类Haar特征提取人脸、利用二维主成分分析(2DPCA)对人脸图像进行降维。基于EELiod 270嵌入式开发平台,使用ORL和Yale图像库对该方法进行了测试,并与其他人脸识别算法进行比较。结果显示,在保证识别率的同时,算法运算量大幅度下降,且实时识别效果良好。 展开更多

关键词 GABOR滤波器 不确定度 HAAR特征 二维主成分分析 嵌入式系统 人脸识别

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基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别 被引量：4

16

作者 关学忠 王文锋 +2 位作者 张新城 尹廷武 张璐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期201-204,共4页

提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类... 提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。 展开更多

关键词 简单加权小波变换 模块二维主成分分析(M2dpca) 加权最大散度差鉴别分析(WMSD)

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Gabor特征融合的嵌入式人脸识别系统的研究 被引量：2

17

作者 叶继华 王仕民 +2 位作者 郭帆 杨庆红 余敏 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期148-151,232,共5页

在嵌入式人脸识别系统中,由于多尺度Gabor抽取特征的维数和数据量过大,不适合在ARM板上实现,提出了多尺度Gabor特征加权融合的方法,很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权融合过程包括多尺度Gabor特征的提取、特征权值的计算和... 在嵌入式人脸识别系统中,由于多尺度Gabor抽取特征的维数和数据量过大,不适合在ARM板上实现,提出了多尺度Gabor特征加权融合的方法,很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权融合过程包括多尺度Gabor特征的提取、特征权值的计算和加权融合过程。同时使用了类Haar特征提取人脸、2DPCA对人脸图像进行降维。基于EELiod 270嵌入式开发平台实现了一个嵌入式系统,结合典型图片库和实际图片进行了人脸识别测试,实践结果表明,系统在保证一定的识别率的同时,大幅度降低了运行时间,实时识别效果良好。 展开更多

关键词 GABOR 加权特征融合 HAAR 二维主成分分析(2dpca) 嵌入式系统

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基于改进二维主成分分析及神经网络的人耳识别方法 被引量：3

18

作者 刘嘉敏 刘强 朱晟君 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3357-3359,共3页

针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特... 针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特征维数,最后采用BP神经网络进行分类识别。实验表明,将改进的两级2DPCA算法同BP神经网络相结合,具有较好的实时性,同时节约了特征数据的存储空间,并保持了较好的识别率。 展开更多

关键词 二维主成分分析 人耳特征维数 数据存储空间 BP神经网络 人耳识别

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利用基于内容的图像检索技术的眼底图像计算机辅助诊断系统 被引量：2

19

作者 张九妹 杜建军 +1 位作者 姚宗碧 田蕾 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期785-789,共5页

设计并实现一个眼底图像计算机辅助诊断系统。利用基于内容的图像检索(CBIR)技术,提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,并运用二维主成分分析法进一步提取非线性特征和降维。在... 设计并实现一个眼底图像计算机辅助诊断系统。利用基于内容的图像检索(CBIR)技术,提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,并运用二维主成分分析法进一步提取非线性特征和降维。在相似性度量上,运用支持向量机和最近邻分类算法。随机测试120个样本,系统检索错误的图片数为2张,其正确识别率为98.33%。该系统可用于异常眼底的筛查。 展开更多

关键词 眼底图像 二维主成分分析 支持向量机 K近邻 计算机辅助诊断

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基于相对梯度的人脸识别方法

20

作者 高洪志 邓琨 +1 位作者 姚璐 赵蕴龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期3037-3039,3059,共4页

在原始相对梯度算子的基础上,提出一种新的相对梯度算子,并将它与二维主成分分析(2DPCA)或者二维Fisher线性判别分析(2DFLD)相结合,形成一种基于改进相对梯度算子的人脸识别算法。在AR库和Yale_B库上的实验表明,基于改进相对梯度算子的... 在原始相对梯度算子的基础上,提出一种新的相对梯度算子,并将它与二维主成分分析(2DPCA)或者二维Fisher线性判别分析(2DFLD)相结合,形成一种基于改进相对梯度算子的人脸识别算法。在AR库和Yale_B库上的实验表明,基于改进相对梯度算子的人脸识别算法对人脸图像的光照、表情等变化均具有较好的鲁棒性,识别准确率明显高于只用2DPCA或2DFLD进行特征抽取的人脸识别方法,以及基于原始相对梯度算子的人脸识别算法。同时采用三种不同大小的窗口分别进行实验,实验结果证明,当窗口大小为3×3时,识别效果相对最好。 展开更多

关键词 相对梯度 人脸识别 二维主成分分析 二维Fisher线性判别分析

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