文献类型：期刊文章

作　　者：张岩[1,2] 武玉强[2]

机构地区：[1]济宁学院物理与信息工程系,山东曲阜273155 [2]曲阜师范大学自动化研究所,山东曲阜273165

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家教育部科学技术研究重点项目(No.208074);济宁学院科研基金项目(No.2009KJLX04)

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：26

起止页码：216-218

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种改进的模块PCA方法,即基于独立特征抽取的模块PCA方法。算法先对图像进行分块,然后对每一子块独立地进行PCA处理,求出测试样本子块与训练样本对应子块间的距离;最后将这些距离相加得到测试样本与训练样本的距离,用最近距离分类器分类。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明,提出的方法在识别性能上明显优于普通模块PCA方法。

关 键 词：主成分分析 模块主成分分析  特征抽取 人脸识别

分 类 号：TP391]