期刊文章详细信息
基于图像矩阵变换的PCA及人脸自动识别
Principal Component Analysis(PCA) Based on Changing Image Matrices and Face Recognition
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]常熟理工学院计算机学院软件工程系,江苏常熟215500
基 金：常熟理工学院青年基金(KY2008111)资助项目.
年 份：2009
卷 号：23
期 号：2
起止页码：101-105
语 种：中文
收录情况：NSSD、普通刊
摘 要：在图像主分量分析的基础上,提出了一种基于图像矩阵变换的主分量分析方法.该方法首先对图像矩阵进行适当的变换,用得到的新的图像矩阵构造图像总体散布矩阵后,再运用图像投影主分量分析进行特征抽取.该方法在ORL标准人脸库上的试验结果表明,经过适当的变换后抽取的鉴别特征在识别性能和速率上均优于单纯的图像主分量分析方法.另外,在AR人脸库上的试验结果也表明该方法对光照变化具有较强的鲁棒性.
关 键 词：图像矩阵变换 图像主分量分析 主分量分析 特征抽取,人脸识别
分 类 号：TP393]
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