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基于二维对称主成分分析的人脸识别
被引:19
作者:
赵丽红
张西礼
徐心和
机构:
[1] 东北大学信息科学与工程学院
来源:
关键词:
特征抽取;
二维对称主成分分析;
主成分分析;
人脸识别;
D O I:
10.19650/j.cnki.cjsi.2008.06.033
中图分类号:
TP391.41T [];
学科分类号:
摘要:
由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题。主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一。本文把其改进算法二维对称主成分分析应用到人脸识别中。二维对称主成分分析与传统主成分分析和对称主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征。实验结果表明,二维对称主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析和对称主成分分析更好的识别性能,对ORL标准人脸数据库的正确识别率达到94%以上。
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页码:1290 / 1294
页数:5
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