人脸识别中PCA,2DPCA以及分块PCA的性能分析与比较

PCA,即Principal Component Analysis,主成分分析方法,是一种得到广泛应用的人脸识别方法。近年来,为了减少传统PCA的计算开销,出现了2DPCA和分块PCA。PCA将图像看作向量而2DPCA将图像看作矩阵,分块PCA则将图像分块运用不同的PCA算法。对PCA,2DPCA以及分块PCA的思想进行了介绍,并通过实验对他们的性能进行了比较,总结了主要的优缺点。