文献类型：期刊文章

作　　者：王美[1] 梁久祯[1]

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所,江苏无锡214122

出　　处：《计算机工程》

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目(BK2008098)

年　　份：2011

卷　　号：37

期　　号：24

起止页码：187-189

语　　种：中文

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

摘　　要：提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取。基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2PCA、2DPCA、(2D)2LDA、2DLDA、2DPCA+2DLDA、2DNSA算法相比,该算法性能更优。

关 键 词：人脸识别 特征提取 二维非参数子空间分析  二维主成分分析 二维线性判别分析  

分 类 号：TP391.41]