【摘 要】
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基于传统的主成分分析(PCA)方法,为使PCA不再局限于满足高斯分布,提出了改进的PCA人脸识别方法。改进的PCA方法先对训练图像集进行分块,对分块得到的子训练图像集利用传统PCA
【机 构】
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北京航空航天大学自动化与电气工程学院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20091102120001);国家自然科学基金资助项目(60903065)
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基于传统的主成分分析(PCA)方法,为使PCA不再局限于满足高斯分布,提出了改进的PCA人脸识别方法。改进的PCA方法先对训练图像集进行分块,对分块得到的子训练图像集利用传统PCA进行分析,得到多个投影矩阵,通过投影矩阵将训练图片和测试图片投影到特征空间。此外,为了利用样本之间的相关性,进一步提出了基于距离矩阵的扩展方法,使得对训练样本分块时丧失的信息得以保留,进一步提高了系统的性能。在Feret人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于传统的PCA方法,识别率得到了提高。
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